Chắc chắn sẽ rất nhiều người khi tìm hiểu về big data sẽ cảm thấy phân vân về sự khác nhau giữa Phân tích nhiều dữ liệu của big data với việc phân tích dữ liệu trước đây. Hãy cùng tìm hiểu các khía cạnh khác.
Định nghĩa về Big Data
Big data là thuật ngữ dùng để chỉ đến các tập dữ liệu có khối
lượng lớn và phức tạp đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không có
khả năng thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý.
Những tập dữ liệu lớn này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu
trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập có thể được khai thác để tìm
hiểu insights.
Bao nhiêu dữ liệu để đủ gọi là ” big ” vẫn còn được tranh luận,
nhưng nó có thể là các bội số của petabyte – và các dự án lớn nhất với phạm vi
exabytes.
Big data thường đặc trưng với ba Vs:
·
Khối lượng dữ liệu
·
Nhiều loại dữ liệu đa dạng
·
Vận tốc mà dữ liệu cần phải
được xử lý và phân tích
Dữ liệu tạo thành các kho dữ liệu lớn có thể đến từ các nguồn
bao gồm các trang web, phương tiện truyền thông xã hội, ứng dụng dành cho máy
tính để bàn và ứng dụng trên thiết bị di động, các thí nghiệm khoa học, và các
thiết bị cảm biến ngày càng tăng và các thiết bị khác trong internet (IoT).
Khái niệm big data đi kèm với các thành phần có liên quan cho
phép các tổ chức đưa dữ liệu vào sử dụng thực tế và giải quyết một số vấn đề
kinh doanh, bao gồm cơ sở hạ tầng IT cần thiết để hỗ trợ big data; các phân tích
áp dụng với dữ liệu; công nghệ cần thiết cho các dự án big data; các bộ kĩ năng
liên quan; và các trường hợp thực tế có ý nghĩa đối với big data.
Big data and analytics
Phân tích dữ liệu luôn là mục đích cuối cùng đem lại giá trị từ
các tổ chức dữ liệu lớn. Nếu không có phân tích, một tập dữ liệu chỉ cung cấp
những số liệu thông tin cơ bản và việc sử dụng trong kinh doanh bị hạn chế rất
nhiều.
Phân tích các thông tin dữ liệu lớn đem lại cho các doanh nghiệp
những giá trị to lớn như:, tăng doanh thu, dịch vụ khách hàng được cải thiện, có
tính hiệu quả cao và tăng khả năng cạnh tranh.
Các công đoạn trong phân tích dữ liệu thường liên quan đến việc
thu thập số liệu, thông tin chi tiết , phân tích thông tin thu thập được và đưa
ra những nhận xét về những gì chúng chứa và cuối cùng là đưa ra các xu hướng ,
dự đoán về hoạt động trong tương lai.
Việc phân tích những dữ liệu , thông tin lớn như vậy sẽ giúp các
công ty có thể đưa ra những kế hoạch và chiến lược kinh doanh tốt hơn.
Sự phân tích có thể tham
khảo các ứng dụng kinh doanh thông minh hay tiên tiến hơn, phép phân tích dự đoán như ứng dụng được các tổ chức khoa học sử
dụng. Loại phân tích dữ liệu cao cấp nhất là data mining,
nơi các nhà phân tích đánh giá các bộ dữ liệu lớn để xác định mối quan hệ, mô
hình và xu hướng.
Phân tích dữ liệu có thể bao gồm phân tích dữ liệu thăm dò (để
xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu) và phân tích dữ liệu xác nhận (
áp dụng các kĩ thuật thống kê để tìm ra giả thiết về một bộ dữ liệu có đúng hay
không).
Một mảng khác là phân tích dữ liệu định lượng ( hoặc phân tích
dữ liệu số có các biến có thể so sánh theo thống kê) so với phân tích dữ liệu
định tính ( tập trung vào các dữ liệu không phải là dữ liệu cá nhân như video,
hình ảnh và văn bản).
Cơ sở hạ tầng IT để hỗ trợ big data
Điều tất yếu đối với mỗi tổ chức, công ty là cần phải trang bị
cơ sở hạ tầng để thu thập và chứa những dữ liệu thông tin, cung cấp quyền truy
cập và đảm bảo thông tin trong khi lưu trữ và chuyển tiếp.
Ở cấp độ cao, bao gồm hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế
cho big data, phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, thông tin kinh doanh và
phần mềm phân tích dữ liệu, và các ứng dụng big data.
Phần lớn các cơ sở hạ tầng này sẽ tập trung một chỗ, vì các công
ty muốn tiếp tục tận dụng các khoản đầu tư vào trung tâm dữ liệu của mình.
Nhưng ngày càng có nhiều tổ chức dựa vào các dịch vụ điện toán đám mây để xử lý
nhiều yêu cầu big data của họ.
Thu thập dữ liệu đòi hỏi phải có nguồn. Rất nhiều trong số những
ứng dụng sau đây, như các ứng dụng web, các kênh truyền thông xã hội, ứng dụng
di động và lưu trữ email đã được cài sẵn. Nhưng khi IoT trở nên phổ biến hơn,
các công ty có thể cần phải triển khai cảm biến trên tất cả các loại thiết bị,
phương tiện và sản phẩm để thu thập dữ liệu, cũng như các ứng dụng mới tạo ra
dữ liệu người dùng.
Để lưu trữ tất cả các dữ liệu đến, các tổ chức cần phải có đủ
dung lượng lưu trữ tại chỗ. Các tùy chọn lưu trữ bao gồm kho dữ liệu truyền
thống, data lakes và lưu trữ trên đám mây.
Các công cụ cơ sở hạ tầng bảo mật có thể bao gồm việc mã hóa dữ
liệu, xác thực người dùng và các điều khiển truy cập khác, hệ thống giám sát,
tường lửa, quản lý di động của doanh nghiệp và các sản phẩm khác để bảo vệ hệ
thống và dữ liệu.
Hệ sinh thái Hadoop
Hadoop là
một trong những công nghệ liên quan chặt chẽ nhất với big data. Dự án Apache
Hadoop phát triển phần mềm mã nguồn mở cho máy tính có khả năng mở rộng và phân
tán.
Thư viện phần mềm Hadoop là một khuôn mẫu cho phép xử lý phân
tán các bộ dữ liệu lớn trên các nhóm máy tính sử dụng các mô hình lập trình đơn
giản. Nó được thiết kế để mở rộng từ một máy chủ duy nhất sang hàng ngàn máy
khác, mỗi máy cung cấp tính toán và lưu trữ cục bộ.
Dự án bao gồm rất nhiều phần:
·
Hadoop Common, các tiện ích
phổ biến hỗ trợ các phần Hadoop khác
·
Hadoop Distributed File
System, cung cấp khả năng truy cập dữ liệu ứng dụng cao
·
Hadoop YARN, một khuôn mẫu
cho kế hoạch làm việc và quản lý tài nguyên cụm
·
Hadoop MapReduce, một hệ thống
dựa trên YARN để xử lý song song bộ dữ liệu lớn.
Apache Spark
Một phần của hệ sinh thái Hadoop, Apache Spark là một khuôn mẫu tính toán cụm nguồn mở
được sử dụng làm công cụ xử lý big data trong Hadoop. Spark đã trở thành một
trong những khuôn mẫu xử lý big data quan trọng, và có thể được triển khai theo
nhiều cách khác nhau. Nó cung cấp các ràng buộc bản địa đối với Java, Scala, Python (đặc biệt là Anaconda Python distro ), và ngôn ngữ lập trình R ( R đặc biệt phù hợp với big data ) và hỗ trợ SQL,
streaming data, machine learning và xử lý đồ thị.
Data lakes
Data lakes là các kho lưu trữ chứa khối lượng dữ liệu
thô rất lớn ở định dạng gốc của nó cho đến khi những người dùng doanh nghiệp
cần dữ liệu. Các yếu tố giúp tăng trưởng data lakes là những phong trào kỹ
thuật số và sự phát triển của IoT. Các data lakes được thiết kế để giúp người
dùng dễ dàng truy cập vào một lượng lớn dữ liệu khi có nhu cầu.
NoSQL Databases
Các cơ sở dữ liệu SQL thông thường được thiết kế cho các giao
dịch đáng tin cậy và các truy vấn ngẫu nhiên, nhưng chúng có những hạn chế như
giản đồ cứng nhắc làm cho chúng không phù hợp với một số loại ứng dụng. Cơ sở dữ liệu NoSQL nêu ra những hạn chế, và lưu trữ và quản
lý dữ liệu theo những cách cho phép tốc độ hoạt động cao và sự linh hoạt tuyệt
vời. Nhiều cơ sở dữ liệu đã được phát triển bởi các công ty tìm cách tốt hơn để
lưu trữ nội dung hoặc xử lý dữ liệu cho các trang web lớn. Không giống như các
cơ sở dữ liệu SQL, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL có thể được mở rộng theo chiều ngang trên hàng trăm hoặc hàng ngàn máy chủ.
In-memory databases
Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ (IMDB) là một hệ thống quản lý cơ sở
dữ liệu chủ yếu dựa vào bộ nhớ chính, thay vì đĩa, để lưu trữ dữ liệu. Cơ sở dữ
liệu trong bộ nhớ nhanh hơn các cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa trong đĩa, một
điểm quan trọng để sử dụng phân tích big data và tạo ra các kho dữ liệu và các
siêu dữ liệu.
Các kĩ năng big data
Big data và các nỗ lực phân tích big data yêu cầu kĩ năng cụ
thể, dù là từ bên trong tổ chức hay thông qua các chuyên gia bên ngoài.
Nhiều kĩ năng có liên quan đến các thành phần công nghệ dữ liệu
quan trọng như Hadoop, Spark, NoSQL, cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ và phần mềm
phân tích.
Các lĩnh vực khác cụ thể là về các nguyên tắc như khoa học dữ
liệu, khai thác dữ liệu, phân tích thống kê và định lượng, hình dung dữ liệu,
lập trình mục đích chung, và cấu trúc dữ liệu và các thuật toán. Ngoài ra cũng
cần có những người có kĩ năng quản lý tổng thể để quản lý tiến độ của các dự án
big data.
Với độ phổ biến của các dự án phân tích dữ liệu và sự thiếu hụt
nhân lực về các kĩ năng trên, việc tìm kiếm các chuyên gia có kinh nghiệm có
thể là một trong những thách thức lớn nhất đối với các tổ chức.
Big data được sử dụng trong những
trường hợp nào?
Big data và phân tích có thể được áp dụng để giải quyết nhiều vấn đề trong kinh doanh và
nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Dưới đây là một vài trường hợp cụ thể
·
Phân tích khách hàng. Các
công ty có thể kiểm tra dữ liệu khách hàng để nâng cao trải nghiệm của khách
hàng, cải thiện tỉ lệ chuyển đổi và giữ khách hàng tốt hơn.
·
Phân tích hoạt động. Nâng
cao hiệu quả hoạt động và sử dụng tốt hơn tài sản của công ty là mục tiêu của
nhiều công ty. Việc phân tích big data có thể giúp doanh nghiệp vận hành hiệu
quả hơn và cải thiện hiệu suất kinh doanh.
·
Phòng chống gian lận. Phân
tích dữ liệu có thể giúp các tổ chức xác định các hoạt động khả nghi, và các mẫu
có thể chỉ ra hành vi gian lận và giúp giảm thiểu rủi ro.
·
Tối ưu hóa giá cả. Các công
ty có thể sử dụng phân tích big data để tối ưu hóa giá đặt cho sản phẩm và dịch
vụ, giúp tăng doanh thu.
EmoticonEmoticon