Big Data hay còn được gọi là tập tin dữ liệu lớn là một lĩnh vực mới ở Việt Nam, được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực kinh tế, tạo ra các chuyển biến ấn tượng, giúp nâng cao hiệu quả và năng suất cho doanh nghiệp. Hãy cùng tìm hiểu về khái niệm, đặc trưng và ứng dụng thực tế của Big Data trong bài viết dưới đây.
Định nghĩa Big Data là gì?
Big Data là thuật ngữ thông dụng để thể hiện tập hợp các dữ liệu mang kích thước lớn và phức tạp mà công cụ và ứng dụng xử lý theo kiểu truyền thống không thể nào quản lý, xử lý hoặc thu thập được. Các tập hợp dữ liệu lớn này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, các dữ liệu không có cấu trúc và các dữ liệu nửa cấu trúc. Vì vậy, mỗi tập hợp sẽ có những điểm khác biệt riêng.
Đặc trưng của Big Data
Đặc trưng của tập hợp dữ liệu lớn được thể hiện bởi “3V-Ba chữ V” Variety – Volume – Velocity.
Volume: Kết hợp với big data để thực hiện xử lý các sự kiện cấp độ thấp và phi cấu trúc. Những dữ liệu này thuộc giá trị không xác định bao gồm: cung cấp dữ liệu Twitter, thực hiện bước nhấp chuột trên trang web hoặc sử dụng các ứng dụng dành cho nền tảng di động. Đối với một số doanh nghiệp, điều này được coi là hàng chục terabyte dữ kiện hoặc hàng trăm petabyte.
Velocity: Đây được xem là tốc độ nhanh tại nguồn gốc của dữ liệu có thể nhận và có thể đã được hành động. Để phù hợp với các chuyên gia, thì tốc độ cao nhất của nguồn dữ liệu thường trực tiếp vào bộ nhớ so với việc thực hiện ghi vào đĩa. Một số sản phẩm thông minh khác với tính năng trợ giúp cho internet hoặc một số hoạt động trong những khoảng thời gian trong thời gian thực tế và gần như phù hợp hơn với các yêu cầu đánh giá ngoài các hoạt động thời gian thực tế khác nhau.
Variety: Nó sở hữu các danh mục có thể đề cập đến nhiều hơn các loại dữ liệu có sẵn khác. Các số kiểu dữ liệu dạng truyền thống khác và thường có cấu trúc phù hợp và ổn định, hợp lý hơn trong một số cơ sở dữ liệu thuộc dạng công nghệ khác. Các kiểu dữ liệu này là dạng phi cấu trúc hoặc được bán cấu trúc khác thường hơn để yêu cầu thực hiện xử lý cũng như bổ sung để có thể lấy được ý nghĩa của các siêu dữ liệu hỗ trợ khác.
Những tập hợp dữ liệu lớn nếu như đi kèm cùng với các thành phần có liên quan sẽ cho phép các tổ chức đưa dữ liệu vào việc sử dụng thực tế và thực hiện giải quyết các rắc rối liên quan đến kinh doanh. Những vấn đề mà tập hợp dữ liệu lớn có thể giải quyết bao gồm:
- Thực hiện các phân tích cũng như áp dụng với các thông tin, dữ liệu khác.
- Các cơ sở hạ tầng CNTT để có thể hỗ trợ cho Big Data.
- Những công nghệ cần thiết cho các dự án của Big Data cùng bộ kĩ năng có liên quan khác.
- Các trường hợp thực tiễn liên quan đến Big Data.
Công nghệ hỗ trợ Big Data
Khi hiểu rõ Big Data là gì chúng ta có thể thấy rằng thật khó để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ này bằng những phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống thông thường. Chính vì vậy nên việc sử dụng công nghệ chuyên biệt để hỗ trợ là vô cùng quan trọng. Một số công nghệ hỗ trợ tập hợp dữ liệu lớn mà bạn có thể sử dụng như sau:
Data lakes
Data lakes là một kho dữ liệu có chứa khối lượng lớn các khối lượng dữ liệu thô thuộc định dạng gốc cho người sử dụng cần sử dụng dữ liệu. Những yếu tố này giúp cho Data lakes gia tăng sự phát triển của IoT và các phong trào kỹ thuật số khác.
Sau đó, các Data lakes sẽ được thiết kế để người dùng có thể dễ dàng truy cập vào một số lượng lớn các dữ liệu bất cứ lúc nào người tiêu dùng cần.
Hệ sinh thái Hadoop
Hadoop đây là nền công nghệ được sử dụng vô cùng phổ biến và có mức liên hệ mật thiết cùng với Big Data. Apache Hadoop là một trong những tác vụ cải tiến chương trình phần mềm dạng mã nguồn mở dành cho máy tính với khả năng mở rộng cũng như phân tán dễ dàng, trơn tru.
Thư viện chương trình phần mềm Hadoop được xem là khuôn mẫu cho phép bạn xử lý dễ dàng hơn các phân tán từ bộ dữ liệu lớn nằm trên các nhóm hệ thống máy tính; nó thường sử dụng những mô hình lập trình vô cùng đơn giản. Nó thường sử dụng các mô hình lập trình rất đơn giản. Thông thường, nó được thiết kế để trở nên bổ sung mà không gặp khó khăn trong việc có thể mở rộng từ máy chủ này sang hàng trăm máy chủ khác và mỗi máy thường được lưu cục bộ và trình bày các phép tính.
Apache Spark
Apache Spark được xem là thành phần không thể thiếu trong hệ sinh thái Hadoop có các mẫu tính toán cụm đã được sử dụng để nổi lên như công cụ xử lý Big Data trong Hadoop. Các Spark đang trở thành khuôn mẫu xử lý tập hợp dữ liệu lớn vô cùng quan trọng và bạn có thể hoàn toàn triển khai được theo nhiều cách khác nhau.
Apache Spark được coi là một điều cần thiết của môi trường Hadoop có các mẫu tính toán cụm được sử dụng để nổi lên như một thiết bị xử lý dữ kiện lớn trong Hadoop. Sparks đang nhận được một mẫu xử lý thống kê lớn thực sự quan trọng và bạn hoàn toàn có thể thiết lập nó theo nhiều phương pháp có một không hai.
In-memory databases
IMDB là hệ thống quản lý các dữ liệu đặc biệt dựa vào Ram thay cho HDD để có thể thực hiện lưu trữ dữ liệu. Các dữ liệu này sẽ được tối ưu hóa bên trong ổ đĩa. Những cơ sở dữ liệu này sẽ không có tốc độ nhanh bằng các cơ sở dữ liệu nằm trong bộ nhớ. Đây là một trong những yếu tố cực kỳ quan trọng để có thể sử dụng IMDB để phân tích tập hợp dữ liệu lớn từ đó tạo ra kho dữ liệu, các siêu dữ liệu.
NoSQL Databases
Các cơ sở dữ liệu SQL thông thường để truy vấn ngẫu nhiên cho các transactin đáng tin cậy nhất. Dù vậy, chúng vẫn bị hạn chế do lượt đồ cứng nhắc và không thực sự phù hợp với một số loại ứng dụng. Tuy nhiên, chúng vẫn còn nhiều trở ngại do lược đồ cứng nhắc ngoài ra bây giờ không phù hợp với một số loại ứng dụng khác.
Nguồn cơ sở dữ liệu NoSQL đã được nêu ra với những hạn chế rõ rệt trong việc lưu trữ và quản lý dữ liệu dựa theo các cách cho phép tốc độ hoạt động và tính linh hoạt cao hơn. Hiện nay, các cơ sở dữ liệu đã và đang được phát triển mạnh mẽ bởi các cơ quan, doanh nghiệp để thực hiện một số lưu trữ và xử lý thông tin cao hơn cho các trang web lớn được tốt hơn.
Các nguồn cơ sở dữ liệu NoSQL đã được nêu ra với ranh giới trong việc lưu trữ và xử lý các bản ghi theo những cách cho phép tốc độ hoạt động và tính linh hoạt cao hơn. Hiện nay, cơ sở dữ liệu đã được phát triển mạnh mẽ bằng các cơ quan để thực hiện một số lưu trữ và xử lý thông tin cao hơn cho các trang web lớn.
Ứng dụng thực tế của Big Data
Big Data được áp dụng trong các trường hợp khác nhau:
- Thực hiện đánh giá khách hàng: Thông qua số liệu thống kê lớn, các nhóm có thể xem xét hồ sơ người tiêu dùng. Điều này giúp trang trí cho việc thưởng thức, nâng cao các kế hoạch và ứng dụng để thu hút và chuyển đổi giá cao hơn.
- Phân tích các hoạt động: Việc phân tích hoạt động sẽ giúp cải thiện hiệu suất hoạt động và sử dụng tốt hơn tài sản của doanh nghiệp. Đó là ý định của mỗi tập đoàn vì sự lựa chọn đầu tư cao hơn.
- Thông qua tập hợp dữ liệu lớn, các cơ quan có thể thực hiện chính xác và giúp nâng cao hiệu suất.
- Giúp phòng chống gian lận: thông qua việc phân tích các hoạt động thông tin, doanh nghiệp có thể chọn ra các hoạt động đáng ngờ gây thiệt hại cho hoạt động thu nhập của các tổ chức. Từ đó, có thể xác định được vị trí của đối tượng lừa đảo và trực tiếp giải quyết vấn đề.
- Giúp tối ưu hóa giá cả: Nhờ Big Data, công ty có thể phân tích dữ liệu và đặt mức giá phù hợp nhất với khách hàng.
Trên đây là những điều các bạn cần biết về công nghệ dữ liệu Big Data. Hy vọng các bạn sẽ có thêm thông tin hữu ích và nhiều điều mới mẻ về Big Data.
