Công nghệ Big Data mang lại rất nhiều “siêu năng lực” cho doanh nghiệp như hiểu đúng mục tiêu khách hàng, tối ưu hiệu suất cá nhân, phòng chống rủi ro an ninh mạng, tối ưu hóa giá cả và dễ dàng nắm bắt được thông tin tài chính. Vậy Big Data là gì? chúng ta hãy cùng đi tìm hiểu các thông tin về Big Data trong bài viết dưới đây.
1. Big Data là gì?
Big Data là được hiểu là các tập dữ liệu có khối lượng khổng lồ và khá phức tạp. Mức độ quá lớn đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống, lưu lượng thấp không có khả năng thu thập cũng như quản lý và xử lý các dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý.
Những tập dữ liệu lớn này thường bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc hoặc bán cấu trúc, mỗi tập có thể được khai thác để tìm hiểu nhiều đối tượng khách hàng trên insights.
Khả năng chứa nhiều dữ liệu để đủ để gọi là ” big ” vẫn còn được tranh luận, nhưng nó chắc chắn có thể là các bội số của petabyte – và các dự án lớn nhất trên phạm vi exabytes.
2. Điểm đặc trưng của Big Data là gì?
Điểm đặc trưng của dữ liệu lớn Big Data được thể hiện qua 3V, trong đó bao gồm
2.1. Volume (có nghĩa là khối lượng dữ liệu)
Với big data, người dùng sẽ phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu có mật độ thấp và không có cấu trúc. Đây có thể là dữ liệu không xác định, chẳng hạn như những nguồn cấp dữ liệu đa dạng trên Twitter, trang web hoặc những ứng dụng dành cho thiết bị di động và cả các thiết bị hỗ trợ cảm biến.
2.2. Velocity (có nghĩa là vận tốc mà dữ liệu cần xử lý được và phân tích)
Tốc độ là tốc độ nhanh nhất có thể đạt được tại đó dữ liệu được nhận và đã tiến hành các hành động. Thông thường, tốc độ cao nhất của các luồng dữ liệu trực tiếp vào bộ nhớ so với được ghi vào ổ đĩa. Một số sản phẩm thông minh hỗ trợ internet bao gồm nhiều hoạt động trong thời gian thực hoặc gần với thời gian thực yêu cầu đánh giá và những hành động theo thời gian thực.
2.3. Variety (có nghĩa là nhiều loại dữ liệu đa dạng)
Đây là kiểu đề cập đến những dữ liệu có sẵn. Các kiểu dữ liệu truyền thống thường có cấu trúc và phù hợp và gọn gàng khi nằm trong một cơ sở dữ liệu quan hệ. Các kiểu dữ liệu phi cấu trúc hoặc kiểu bán cấu trúc, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video đều được yêu cầu tiền xử lý bổ sung để thế hiện được ý nghĩa và siêu dữ liệu đã hỗ trợ.
3. Các công nghệ dữ liệu chuyên dành cho Big data
Nhờ những tính năng thông minh Big Data hỗ trợ rất nhiều công nghệ dữ liệu như
3.1.Hệ sinh thái Hadoop
Hadoop là một trong những công nghệ hiện đại được coi là phổ biến và liên quan rất mật thiết nhất với Big Data. Apache Hadoop là những dự án phát triển phần mềm mã nguồn mở cho máy tính và có khả năng mở rộng cũng như tính năng phân tán.
3.2. Data lakes
Data lakes được coi là kho lưu trữ rất rộng lớn, nó có thể chứa một khối lượng dữ liệu thô rất khổng lồ ở định dạng gốc cho đến khi những người sử dụng doanh nghiệp cần dữ liệu. Các yếu tố giúp Data lakes ngày tăng trưởng mạnh chính là sự phát triển của IoT cùng phong trào kỹ thuật số. Các Data lakes được thiết kế sao cho phù hợp nhất để người dùng có thể dễ dàng truy cập vào một lượng lớn nhiều dữ liệu khác nhau bất cứ khi nào có nhu cầu.
3.3. Apache Spark
Apache Spark là một phần quan trọng của hệ sinh thái Hadoop, một khuôn mẫu tính toán mang cụm nguồn mở hiện đàn được sử dụng để làm công cụ xử lý Big Data nằm trong Hadoop. Spark đã trở thành một khuôn mẫu xử lý Big Data vô cùng quan trọng, có thể triển khai theo rất nhiều cách khác nhau. Nó cung cấp nhiều phương thức hỗ trợ với Scala, Python Java, ngôn ngữ lập trình R và hỗ trợ SQL, machine learning, streaming data và xử lý đồ thị.
3.4. In-memory databases
IMDB chính là cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ mang ý nghĩa như một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan trọng dựa vào Ram thay vì HDD để thực hiện lưu trữ dữ liệu. Các cơ sở dữ liệu luôn được tối ưu hóa trong đĩa không thể nào nhanh bằng cơ sở dữ liệu tối ưu trong bộ nhớ. Đây chính là một điểm vô cùng quan trọng để người dùng sử dụng phân tích Big Data và tạo thành các kho dữ liệu riêng biệt.
3.5. NoSQL Databases
Những cơ sở dữ liệu SQL thông thường sẽ được thiết kế cho các truy vấn ngẫu nhiên và các transaction đáng tin cậy. Tuy nhiên, chúng vẫn có những hạn chế đáng ngại như giản đồ cứng nhắc, hoàn toàn không phù hợp với một số loại ứng dụng. Cơ sở dữ liệu NoSQL với nhiều cải tiến đã nêu ra được những điểm hạn chế, lưu trữ và quản lý cơ sở dữ liệu theo những cách cho phép tốc độ hoạt động cao và có được sự linh hoạt tuyệt vời.
3.6. Các kĩ năng Big data
Big Data và phân tích Big Data luôn có các tính năng yêu cầu những kỹ năng cụ thể, dù đó là từ bên trong tổ chức hay khi phải thông qua các chuyên gia bên ngoài. Rất nhiều những kỹ năng cơ bản có liên quan đến các thành phần công nghệ dữ liệu vô cùng quan trọng luôn được quan tâm hàng đầu như Hadoop, NoSQL, Spark. Phần mềm phân tích và nhiều cơ sở dữ liệu phân vùng trong bộ nhớ.
4. Các trường hợp ứng dụng Big data
Big Data và công nghệ phân tích Big Data thường được áp dụng rất nhiều trong kinh doanh. Dưới đây là một vài ví dụ điển hình.
4.1. Tối ưu hóa giá cả
Các doanh nghiệp có thể ứng dụng công nghệ lưu trữ dữ liệu phân tích từ Big Data để có thể tối ưu hóa giá cả đặt cho dịch vụ và sản phẩm, từ đó nhằm làm tăng doanh thu, lợi nhuận.
4.2. Phòng chống gian lận
Trong kinh doanh rất nhiều hình thức giao dịch ảo gian lận, việc phân tích dữ liệu có thể hỗ trợ giúp cho các tổ chức xác định chính xác được các hoạt động khả nghi cũng như các hành vi gian lận từ đó giảm thiểu chi phí và rủi ro.
4.3. Phân tích hoạt động
Phân tích Big Data giúp cho các doanh nghiệp nâng cao được đáng kể hiệu quả hoạt động và cải thiện hiệu suất.
4.4. Phân tích đối tượng khách hàng tiềm năng
Các doanh nghiệp có thể xem dữ liệu khách hàng, hành động của người mua hàng để từ đó có thể nâng cao trải nghiệm sản phẩm, cải thiện tỷ lệ chuyển đổi và giữ chân, tạo niềm tin với khách hàng tốt hơn.
Qua những chia sẻ trên đây, chắc hẳn các bạn đã hiểu Big Data là gì? và những thông tin liên quan đến Big Data. Nếu bạn có những thắc mắc hay cần tư vấn hỗ trợ thêm về các kiến thức công nghệ, xin vui lòng liên hệ với chúng tôi để được phục vụ nhanh nhất.
