Big data là đại dương thông tin mà chúng ta bơi hàng ngày - hàng zettabyte dữ liệu khổng lồ chảy từ máy tính, thiết bị di động và cảm biến máy của chúng ta. Dữ liệu này được các tổ chức sử dụng để đưa ra quyết định, cải tiến quy trình và chính sách, đồng thời tạo ra các sản phẩm, dịch vụ và trải nghiệm lấy khách hàng làm trung tâm. Hãy cùng Giaiphapdonggoi.net tìm hiểu về Big Data là gì nhé!
Mục Lục [Ẩn]
1. Big Data là gì?
Big data là gì? Đó là một câu hỏi hay. Dường như có rất nhiều định nghĩa cho big data vì có các doanh nghiệp, tổ chức phi lợi nhuận, cơ quan chính phủ và cá nhân muốn hưởng lợi từ nó.
Big Data là gì?
Một cách hiểu phổ biến về big data đề cập đến các tập dữ liệu cực lớn. Một báo cáo của Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia đã định nghĩa dữ liệu lớn bao gồm “bộ dữ liệu mở rộng - chủ yếu về các đặc điểm của khối lượng, vận tốc và / hoặc sự biến đổi (volume, velocity, and/or variability) - yêu cầu một kiến trúc có thể mở rộng để lưu trữ, thao tác và phân tích hiệu quả”. Một số đã định nghĩa big data là lượng dữ liệu vượt quá một petabyte - một triệu gigabyte.
Một định nghĩa khác cho big data là sự gia tăng theo cấp số nhân và tính sẵn có của dữ liệu trong thế giới của chúng ta.
Dữ liệu này đến từ vô số nguồn: điện thoại thông minh và các bài đăng trên mạng xã hội; cảm biến, chẳng hạn như tín hiệu giao thông và đồng hồ đo tiện ích; thiết bị đầu cuối của điểm bán hàng; thiết bị đeo cho người tiêu dùng như đồng hồ đo vừa vặn; hồ sơ sức khỏe điện tử; và tiếp tục.
Ẩn sâu bên trong dữ liệu này là cơ hội to lớn cho các tổ chức có tài năng và công nghệ để biến kho dữ liệu khổng lồ của họ thành thông tin chi tiết có thể hành động, cải thiện khả năng ra quyết định và lợi thế cạnh tranh.
Bằng cách khai thác sức mạnh của dữ liệu lớn, các hệ thống chăm sóc sức khỏe có thể xác định những bệnh nhân có nguy cơ và can thiệp sớm hơn. Sở cảnh sát có thể dự đoán tội phạm và ngăn chặn nó trước khi nó bắt đầu. Các nhà bán lẻ có thể dự báo tốt hơn lượng hàng tồn kho để tối ưu hóa hiệu quả chuỗi cung ứng. Khả năng là vô tận.
Big data được định nghĩa là “lớn” không chỉ vì khối lượng của nó mà còn do tính chất đa dạng và phức tạp của nó. Thông thường, nó vượt quá khả năng nắm bắt, quản lý và xử lý của cơ sở dữ liệu truyền thống. Và, Big data có thể đến từ bất kỳ đâu hoặc bất kỳ thứ gì trên trái đất mà chúng ta có thể giám sát kỹ thuật số. Vệ tinh thời tiết, Internet of Things (IoT), camera giao thông, xu hướng truyền thông xã hội - đây chỉ là một vài nguồn dữ liệu đang được khai thác và phân tích để giúp các doanh nghiệp linh hoạt và cạnh tranh hơn.
Giá trị thực của Big data được đo lường bằng mức độ mà bạn có thể phân tích và hiểu nó. Artificial Intelligence (AI) (trí tuệ nhân tạo), máy học và các công nghệ cơ sở dữ liệu hiện đại cho phép phân tích và trực quan hóa Big data để cung cấp thông tin chi tiết hữu ích - trong thời gian thực. Phân tích Big data giúp các công ty đưa dữ liệu của họ vào hoạt động - để nhận ra các cơ hội mới và xây dựng mô hình kinh doanh.
2. Các loại Big Data
Tập dữ liệu thường được phân loại thành ba loại dựa trên cấu trúc của nó và mức độ đơn giản (hoặc không) của nó để lập chỉ mục.
Các loại Big Data
- Dữ liệu có cấu trúc
Loại dữ liệu này là đơn giản nhất để tổ chức và tìm kiếm. Nó có thể bao gồm những thứ như dữ liệu tài chính, nhật ký máy móc và chi tiết nhân khẩu học. Một bảng tính Excel, với cách bố trí các cột và hàng được xác định trước, là một cách hay để hình dung dữ liệu có cấu trúc. Các thành phần của nó được phân loại dễ dàng, cho phép các nhà thiết kế và quản trị cơ sở dữ liệu xác định các thuật toán đơn giản để tìm kiếm và phân tích. Ngay cả khi dữ liệu có cấu trúc tồn tại với khối lượng khổng lồ, dữ liệu đó không nhất thiết phải đủ điều kiện là Big Data vì dữ liệu có cấu trúc tự quản lý tương đối đơn giản và do đó không đáp ứng các tiêu chí xác định của Big Data. Theo truyền thống, cơ sở dữ liệu sử dụng ngôn ngữ lập trình được gọi là Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) để quản lý dữ liệu có cấu trúc.
- Dữ liệu phi cấu trúc
Loại dữ liệu này có thể bao gồm những thứ như bài đăng trên mạng xã hội, tệp âm thanh, hình ảnh và nhận xét mở của khách hàng. Loại dữ liệu này không thể dễ dàng thu thập được trong cơ sở dữ liệu quan hệ hàng-cột tiêu chuẩn. Theo truyền thống, các công ty muốn tìm kiếm, quản lý hoặc phân tích một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc phải sử dụng các quy trình thủ công tốn kém. Không bao giờ có bất kỳ câu hỏi nào về giá trị tiềm năng của việc phân tích và hiểu dữ liệu như vậy, nhưng chi phí của việc này thường quá cắt cổ để khiến nó trở nên đáng giá. Xét về thời gian, kết quả thường bị lỗi thời trước khi chúng được phân phối. Thay vì bảng tính hoặc cơ sở dữ liệu quan hệ, dữ liệu phi cấu trúc thường được lưu trữ trong các hồ dữ liệu, kho dữ liệu và cơ sở dữ liệu NoSQL.
- Dữ liệu bán cấu trúc
Như âm thanh của nó, dữ liệu bán cấu trúc là sự kết hợp giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Thư điện tử là một ví dụ điển hình vì chúng bao gồm dữ liệu phi cấu trúc trong nội dung thư, cũng như nhiều thuộc tính tổ chức hơn như người gửi, người nhận, chủ đề và ngày tháng. Các thiết bị sử dụng gắn thẻ địa lý, tem thời gian hoặc thẻ ngữ nghĩa cũng có thể cung cấp dữ liệu có cấu trúc cùng với nội dung không có cấu trúc. Ví dụ, một hình ảnh điện thoại thông minh không xác định vẫn có thể cho bạn biết rằng đó là một bức ảnh tự sướng, thời gian và địa điểm nó được chụp. Một cơ sở dữ liệu hiện đại chạy công nghệ AI không chỉ có thể xác định ngay lập tức các loại dữ liệu khác nhau mà còn có thể tạo ra các thuật toán trong thời gian thực để quản lý và phân tích hiệu quả các tập dữ liệu khác nhau có liên quan.
>> Cùng tìm hiểu sản phẩm dây đai nhựa pp giá rẻ tại Đồng Nai
3. Năm chữ V xác định Big Data
Chỉ vì một tập dữ liệu lớn, nó không nhất thiết phải là Big Data. Để đủ điều kiện như vậy, dữ liệu phải có ít nhất năm đặc điểm sau:
Năm chữ V xác định Big Data
- Volume (âm lượng): Mặc dù khối lượng không phải là thành phần duy nhất làm cho Dữ liệu lớn trở nên “lớn”, nhưng nó chắc chắn là một tính năng chính. Để quản lý và sử dụng toàn diện Dữ liệu lớn, cần có các thuật toán nâng cao và phân tích dựa trên AI. Nhưng trước khi bất kỳ điều gì trong số đó có thể xảy ra, cần phải có một phương tiện an toàn và đáng tin cậy để lưu trữ, tổ chức và truy xuất nhiều terabyte dữ liệu do các công ty lớn nắm giữ.
- Velocity (vận tốc): Trước đây, bất kỳ dữ liệu nào được tạo ra sau đó đều phải được nhập vào hệ thống cơ sở dữ liệu truyền thống - thường là theo cách thủ công - trước khi nó có thể được phân tích hoặc truy xuất. Ngày nay, công nghệ Big Data cho phép cơ sở dữ liệu xử lý, phân tích và định cấu hình dữ liệu trong khi nó đang được tạo - đôi khi chỉ trong vòng mili giây. Đối với các doanh nghiệp, điều đó có nghĩa là dữ liệu thời gian thực có thể được sử dụng để nắm bắt các cơ hội tài chính, đáp ứng nhu cầu của khách hàng, ngăn chặn gian lận và giải quyết bất kỳ hoạt động nào khác mà tốc độ là rất quan trọng.
- Variety (đa dạng): Tập dữ liệu chỉ bao gồm dữ liệu có cấu trúc không nhất thiết phải là Big Data, bất kể chúng có lớn như thế nào. Big Data thường bao gồm các tổ hợp dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc. Cơ sở dữ liệu truyền thống và các giải pháp quản lý dữ liệu thiếu tính linh hoạt và phạm vi để quản lý các bộ dữ liệu phức tạp, riêng biệt tạo nên Big Data.
- Veracity (tính xác thực): Mặc dù công nghệ cơ sở dữ liệu hiện đại giúp các công ty có thể tích lũy và hiểu được số lượng và loại Big Data đáng kinh ngạc, nhưng nó chỉ có giá trị nếu nó chính xác, phù hợp và kịp thời. Đối với cơ sở dữ liệu truyền thống chỉ được cung cấp dữ liệu có cấu trúc, lỗi cú pháp và lỗi chính tả là những thủ phạm thường gặp khi nói đến độ chính xác của dữ liệu. Với dữ liệu phi cấu trúc, có một loạt thách thức hoàn toàn mới về tính xác thực. Thành kiến của con người, tiếng ồn xã hội và các vấn đề về nguồn gốc dữ liệu đều có thể ảnh hưởng đến chất lượng của dữ liệu.
- Value (giá trị): Không cần bàn cãi, kết quả thu được từ phân tích Big Data thường rất hấp dẫn và bất ngờ. Nhưng đối với các doanh nghiệp, phân tích Big Data phải cung cấp thông tin chi tiết có thể giúp các doanh nghiệp trở nên cạnh tranh và linh hoạt hơn - đồng thời phục vụ khách hàng của họ tốt hơn. Các công nghệ Big Data hiện đại mở ra khả năng thu thập và truy xuất dữ liệu có thể mang lại lợi ích có thể đo lường được cho cả lợi nhuận và khả năng phục hồi hoạt động.
4. Lợi ích của Big Data
Các giải pháp quản lý Big Data hiện đại cho phép các công ty biến dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có liên quan - với tốc độ và độ chính xác chưa từng có.
Lợi ích của Big Data
- Phát triển sản phẩm và dịch vụ: Phân tích Big Data cho phép các nhà phát triển sản phẩm phân tích dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như đánh giá của khách hàng và xu hướng văn hóa, đồng thời phản hồi nhanh chóng.
- Bảo trì dự đoán: Trong một cuộc khảo sát quốc tế , McKinsey phát hiện ra rằng việc phân tích Dữ liệu lớn từ các máy hỗ trợ IoT giúp giảm chi phí bảo trì thiết bị lên đến 40%.
- Trải nghiệm khách hàng: Trong một cuộc khảo sát năm 2020 với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp toàn cầu, Gartner xác định rằng “các công ty đang phát triển tích cực thu thập dữ liệu trải nghiệm khách hàng hơn các công ty không phát triển”. Phân tích Big Data cho phép các doanh nghiệp cải thiện và cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng với thương hiệu của họ.
- Khả năng phục hồi và quản lý rủi ro: Đại dịch COVID-19 là một sự đánh thức sâu sắc đối với nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp khi họ nhận ra rằng hoạt động của họ dễ bị gián đoạn như thế nào. Thông tin chi tiết về Big Data có thể giúp các công ty lường trước rủi ro và chuẩn bị cho những điều không mong đợi.
- Tiết kiệm chi phí và hiệu quả cao hơn: Khi các doanh nghiệp áp dụng phân tích Big Data tiên tiến trên tất cả các quy trình trong tổ chức của mình, họ không chỉ có thể phát hiện ra sự kém hiệu quả mà còn có thể triển khai các giải pháp nhanh chóng và hiệu quả.
- Cải thiện khả năng cạnh tranh: Thông tin chi tiết thu thập được từ Big Data có thể giúp các công ty tiết kiệm tiền, làm hài lòng khách hàng, tạo ra sản phẩm tốt hơn và đổi mới hoạt động kinh doanh.
Tóm lại, Big Data là thách thức đặt ra đối với các tổ chức, doanh nghiệp trong thời đại kỹ thuật số hiện nay. Một khi họ nắm vững Big Data, họ sẽ có cơ hội thành công lớn hơn trong bối cảnh cạnh tranh ngày nay. Thế giới sẽ được hưởng lợi nhiều hơn từ việc trích xuất thông tin chính xác hơn, hữu ích hơn với chi phí thấp hơn.
Cùng xem thêm bài viết cùng chủ đề:
- Cách thuyết trình hay. Tạo một cấu trúc rõ ràng, hợp lý
- Ứng dụng Zoom là gì? Cách sử dụng Zoom để họp, học
