Tốc độ phát triển của công nghệ ngày càng nhanh thì lượng dữ liệu thông tin sản sinh ngày một lớn ở tất cả các lĩnh vực của cuộc sống. Lượng dữ liệu khổng lồ này được mô tả bởi thuật ngữ big data. Thế nhưng dù nghe tới thuật ngữ này hàng ngày những chúng ta đã hiểu big data là gì chưa? Các ứng dụng của big data như thế nào? Big data có thể giúp ích gì cho công việc của bạn? Bài viết dưới đây của testerpro sẽ cung cấp đầy đủ kiến thức cần thiết về big data trong thời đại 4.0.
Big data là gì?
Big data (các tệp dữ liệu lớn) là các tệp chưa đa dạng các nội dung dữ liệu, có tốc độ xử lý thông tin nhanh và dung lượng dữ liệu là lớn hơn.
Như vậy theo đúng tên gọi của mình, các big data là những tập dữ liệu vô cùng khổng lồ đến nỗi chúng không thể được xử lý bằng phần mềm xử lý dữ liệu thông thường. Các dữ liệu khổng lồ này được sử dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh mà trước đây không thể giải quyết được.
Đặc trưng của các dữ liệu big data là gì?
Các big data có những đặc trưng riêng, khác biệt hoàn toàn so với dạng dữ liệu thông thường. Vậy đặc trưng của các big data là gì?
Dung lượng dữ liệu
Lượng dung lượng dữ liệu trong các big data là vô cùng lớn. Bạn sẽ có thể phải xử lý một lượng lớn dữ liệu không có cấu trúc, mật độ thấp khi làm việc với big data. Đa phần các dữ liệu kiểu này đều chưa từng được đánh giá từ những nguồn thu thập chúng như Twitter, Facebook… Bất cứ một cú nhấp chuột, các thao tác của người dùng trên mạng xã hội, các ứng dụng công nghệ… đều có thể mang đến hàng chục gigabyte hay thậm chí là petabyte cho các tập đoàn lớn.
Tốc độ xử lý
Tốc độ đo lường ở đây là vận tốc mà dữ liệu có thể được nhận và (có thể) được xử lý. Với việc được ghi lại vào đĩa, ở tốc độ cao nhất, big data có thể được truyền thẳng vào bộ nhớ. Một số sản phẩm thông minh hỗ trợ internet hoạt động trong thời gian thực hoặc gần như thời gian thực, đòi hỏi phân tích và ra quyết định theo thời gian thực, tức thì nhanh chóng.
Tính đa dạng dữ liệu
Sự đa dạng ở đây chỉ ra nhiều loại dữ liệu có thể truy cập. Trong các cơ sở dữ liệu, các kiểu dữ liệu truyền thống như Nó SQL hay SQL được sắp xếp và dễ dàng phù hợp. Dữ liệu hiện có ở các định dạng dữ liệu phi cấu trúc mới nhờ vào sự phát triển của big data. Văn bản, âm thanh và video là những ví dụ về các loại dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc yêu cầu xử lý trước thêm để tạo ra ý nghĩa và kích hoạt siêu dữ liệu.
Như vậy có thể thấy được các big data là ưu việt và có tiềm năng phát triển lớn hơn rất nhiều so với các cơ sở dữ liệu truyền thống.
>>> Bạn đã biết: Phân biệt NoSQL và SQL? Khi nào nên sử dụng NoSQL và SQL.
Cách thức hoạt động của big data là gì?
Big data hoạt động như thế nào? Và cần làm gì để làm chủ những dữ liệu khổng lồ này?
Tích hợp
Các big data tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau: các ứng dụng, mạng xã hội, công cụ khác nhau. Với các cơ chế tích hợp dữ liệu truyền thống chẳng hạn như trích xuất, biến đổi và tải (ETL) thường không phù hợp với nhiệm vụ. Nó cần có công nghệ mới và chiến lược để phân tích các tập cơ sở dữ liệu big data ở quy mô khổng lồ: terabyte, thậm chí petabyte.
Khi tích hợp, các business analyst cũng như data analyst sẽ xử lý đảm bảo dữ liệu được định dạng và có sẵn để họ có thể bắt đầu xử lý và đưa ra những kết luận cần thiết từ dữ liệu đó.
Quản lý dữ liệu
Sở hữu một lượng lớn thông tin cũng đồng nghĩa với việc bạn phải có đủ kho lưu trữ cho các thông tin đó. Và phương pháp thường được lựa chọn để lưu trữ các big data là lưu trữ đám mây hay thiết lập các ổ lưu trữ tại chỗ. Việc lưu trữ quá nhiều dữ liệu không phải việc quá khó khăn. Bạn chỉ cần đưa yêu cầu xử lý và các công cụ đó sẽ xử lý các dữ liệu theo yêu cầu.
Phân tích
Đây chính là bước quyết định lượng data khổng lồ mà bạn sở hữu, giá trị đến mức nào? Việc phân tích các big data giúp bạn có góc nhìn rõ ràng với phân tích trực quan về các tập dữ liệu đang sở hữu. Tạo nên các sáng kiến kinh doanh từ lượng dữ liệu khổng lồ sở hữu. Rồi sau đó, xây dựng mô hình dữ liệu bằng máy tính và AI (trí tuệ nhân tạo). Đưa dữ liệu của bạn vào hoạt động.
Các lĩnh vực ứng dụng big data
F&B
Trong ngành F&B dữ liệu khổng lồ từ khách hàng chính là chìa khóa để các chuỗi cung ứng theo kịp các trend sản phẩm theo đúng nhu cầu của khách hàng. Những dữ liệu này được thu thập từ máy POS, các con số đến từ dữ liệu nhân khẩu học, hành vi khách hàng,v.v được các công ty bán lẻ thu thập để đưa ra các chiến lược phát hành sản phẩm, thực hiện trade marketing,v,v.
Trong ngành F&B big data được sử dụng để phân tích và các mục đích sử dụng khác, bao gồm:
- Tối ưu hoá nhân sự
- Giảm gian lận
- Phân tích kịp thời hàng tồn kho
- Sử dụng big data trong việc phân tích hành vi người tiêu dùng giúp đưa ra các chiến lược về sản phẩm, marketing phù hợp.
Giáo dục
Xét trên khía cạnh kỹ thuật, thách thức lớn nhất trong việc sử dụng big data từ các nguồn cung cấp khác nhau và sử dụng dữ liệu đó trên các nền tảng không được thiết kế cho các dữ liệu khác nhau. Trên thực tế, các nhà quản lý giáo dục phải mất kha khá thời gian học các công cụ phân tích và quản lý dữ liệu mới. Ngoài ra việc xử lý các dữ liệu liên quan đến bảo mật, thông tin giảng viên, học viên, các dữ liệu thông tin việc học, tài liệu nghiên cứu… trong khi tất cả cần phải được xử lý nhanh gọn.
Đa phần các trường đại học hiện nay, với quy mô từ 2-5000 sinh viên, đều triển khai Hệ thống Quản lý và Học tập nhằm theo dõi thời gian sinh viên sử dụng các trang trong hệ thống, hay tổng kết tiến trình, kết quả học tập của sinh viên v,v.
Ngân hàng và bảo mật
Big data giúp ngân hàng quản lý dữ liệu khổng lồ từ thông tin người dùng, các gói sản phẩm tài chính, chứng từ giao dịch. Từ việc quản lý và phân tích các tệp big data mà giúp cho dịch vụ của các ngân hàng trở nên:
- Bảo mật thông tin, dữ liệu
- Xử lý các yêu cầu của người dùng một cách dễ dàng
- Giảm gian lận
- Giảm nguy cơ các phát triển các tội phạm kinh tế
Giao thông vận tải
Ở Hà Nội thành phố có đến 12 triệu dân, hàng triệu phương tiện lưu thông mỗi ngày. Việc quản lý bằng việc phân tích các big data thu về từ các camera giao thông giúp điều tiết lượt phương tiện trở nên tốt hơn, giảm thiểu nguy cơ tắc đường. Các công ty tư nhân sử dụng big data: để quản lý tài sản, kiểm tra, cải tiến công cụ, tối ưu hoá quy trình vận hành.v,v. Việc sử dụng big data cho cá nhân được ứng dụng bao gồm lập kế hoạch lộ trình, sắp xếp phương tiện đi lại, địa điểm di chuyển đến trong du lịch v,v.
Bảo hiểm
Trong ngành bảo hiểm, big data có vai trò cung cấp chi tiết thông tin của các khách hàng tiềm năng, các khách hàng đã sử dụng sản phẩm về các sản phẩm minh bạch và đơn giản hơn, bằng cách phân tích và dự đoán hành vi của khách hàng thông qua dữ liệu thu được từ mạng xã hội, thiết bị hỗ trợ GPS và cảnh quay CCTV. Từ đó giúp cho các công ty bảo hiểm có mối quan hệ tốt hơn đối với khách hàng của mình.
Trong ngành bảo hiểm, có một đặc thù là khách hàng phải xác nhận quyền sở hữu của các gói bảo hiểm. Các dự đoán từ big data cung cấp dịch vụ nhanh hơn vì một lượng lớn dữ liệu có thể được phân tích chủ yếu trong giai đoạn bảo lãnh phát hành. Phát hiện gian lận cũng đã được tăng cường.
Truyền thông, giải trí
Với sự phát triển bùng nổ của các mạng xã hội trong thập kỷ qua các phương tiện truyền thông ở các định dạng, thiết bị khác nhau, Big data góp phần rất lớn trong ngành truyền thông và giải trí:
- Hỗ trợ thu thập, phân tích các dữ liệu đến từ người dùng, công chúng
- Xây dựng, định hướng, phát triển chiến lược từ phân tích dữ liệu trong big data
- Đo lường hiệu suất thực thi, kết quả các chiến dịch.
Rủi ro khi sử dụng dữ liệu big data
Mặc dù việc sử dụng big data là vô cùng hứa hẹn và tiềm năng nhưng bên cạnh đó lại tiềm ẩn vô vàn thách thức. Đầu tiên là thách thức về khả năng lưu trữ, dù các công nghệ mới hiện nay là vô cùng hiện đại để lưu trữ dữ liệu, nhưng dung lượng dữ liệu đang tăng gấp đôi sau mỗi năm. Các tổ chức vẫn phải tìm rất nhiều cách để lưu trữ dữ liệu của họ hiệu quả.
Thách thức thứ hai đó là làm sao để phân tích các dữ liệu khổng lồ trên hiệu quả? Thông thường một công ty khai thác trên nền tảng big data đều cần đến sự support của một data analysis để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ này một cách tối ưu
Thứ ba, cùng với tốc độ phát triển của mạng máy tính, big data cũng ngày càng thay đổi với tốc độ chóng mặt. Làm sao để tiếp cận và theo kịp nó là một thách thức không ngừng.
Tạm kết
Có thể nói big data sẽ là cơ sở để phát triển của hiện tại và tương lai trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên để big data đem đến nhiều thách thức đối với những công ty muốn làm chủ công nghệ này. Chính vì thế việc hiểu rõ big data là gì? Và Cách hoạt động và khai thác big data như thế nào? Chính là chìa khóa để dẫn đến thành công
