Buzz
Thuật ngữ Big Data không chỉ giới hạn ở việc chỉ ra khối lượng dữ liệu, mà còn là để mô tả lượng dữ liệu lớn đến Terabyte, Petabyte, và thậm chí là Exabyte.
Đọc tiếp bài viết dưới đây để có cái nhìn sâu sắc hơn về Big Data là gì và làm thế nào chúng ta có thể áp dụng nó hiệu quả.
Phân Rã 3V của Big Data
Khối lượng dữ liệu khổng lồ này có thể được thu thập từ nhiều nguồn đa dạng khác nhau, như là dữ liệu doanh nghiệp, kết quả thí nghiệm của các nhà khoa học hoặc thông tin từ cảm biến trong thời gian thực trên Internet. Dữ liệu này có thể là dữ liệu thô hoặc đã được xử lý trước bằng các công cụ và phần mềm chuyên dụng trước khi áp dụng phân tích.
Các dữ liệu cũng có thể tồn tại trong nhiều loại file khác nhau, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc như trong cơ sở dữ liệu SQL và dữ liệu phi cấu trúc như file tài liệu hoặc dữ liệu đến liên tục (streaming data).
Ngoài ra, Big Data còn có thể bao gồm nhiều nguồn dữ liệu không được tích hợp cùng nhau. Một ví dụ điển hình là dự án phân tích Big Data có thể đánh giá thành công của một sản phẩm và doanh thu trong tương lai bằng cách liên kết dữ liệu bán hàng quá khứ, dữ liệu phản hồi và đánh giá từ người mua trực tuyến cho sản phẩm đó.
Big Data làm thế nào? Các ứng dụng ra sao
Cuối cùng, tốc độ phân tích dữ liệu big data là quan trọng. Mỗi dự án phân tích dữ liệu big data đều liên quan đến việc nhập, tương quan và phân tích nguồn dữ liệu, sau đó hiển thị câu trả lời hoặc kết quả dựa trên truy vấn tổng quan. Điều này yêu cầu các nhà phân tích con người phải nắm rõ chi tiết về các dữ liệu có sẵn và câu trả lời mà họ đang tìm kiếm.
Vận tốc cũng đóng vai trò quan trọng trong phân tích Big Data trong lĩnh vực như Machine Learning hay trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence), nơi các quá trình phân tích mô phỏng sự nhận thức bằng cách tìm và sử dụng các mẫu trong dữ liệu đã thu thập.
Cơ sở hạ tầng của Big Data
Vận tốc của Big Data đòi hỏi cơ sở hạ tầng tính toán để xử lý nhanh chóng khối lượng dữ liệu lớn và đa dạng có thể chiếm đa số cụm máy chủ hoặc một máy chủ duy nhất. Để đạt được vận tốc như mong muốn, tổ chức cần áp dụng cơ sở hạ tầng tính toán đầy đủ cho các tác vụ big data.
Để có được vận tốc như mong muốn, vấn đề về chi phí là một thách thức đối với nhiều doanh nghiệp. Nhiều doanh nghiệp phải cân nhắc kỹ lưỡng khi đầu tư vào cơ sở hạ tầng máy chủ và lưu trữ mở rộng, chỉ để hoàn thành các nhiệm vụ dữ liệu lớn. Điều này làm cho điện toán đám mây công cộng trở thành lựa chọn chính để lưu trữ các dự án phân tích dữ liệu lớn.
Một nhà cung cấp dịch vụ đám mây công cộng có thể lưu trữ lượng dữ liệu lớn lên đến Petabyte và mở rộng hàng nghìn máy chủ để hoàn thành các dự án dữ liệu lớn. Doanh nghiệp chỉ thanh toán theo dung lượng lưu trữ sử dụng và có thể tắt phiên bản dịch vụ đám mây khi chúng không cần sử dụng.
Để nâng cao chất lượng dịch vụ, một số nhà cung cấp dịch vụ đám mây công cộng cung cấp các giải pháp lưu trữ dành cho big data như điện toán đám mây Hadoop, kho dữ liệu, cơ sở dữ liệu, và các dịch vụ đám mây liên quan.
Giá trị của Big Data
Cuối cùng, giá trị và hiệu quả của big data phụ thuộc vào cách con người tận dụng. Một số công cụ big data cho phép người dùng không chuyên về kỹ thuật thực hiện các dự đoán từ dữ liệu hàng ngày. Một số công cụ khác như Hadoop hỗ trợ doanh nghiệp triển khai cơ sở hạ tầng tính toán phù hợp để giải quyết các dự án dữ liệu lớn, đồng thời giảm thiểu sự phụ thuộc vào phần cứng và phần mềm được phân phối.
Tuy nhiên, các công cụ này vẫn tồn tại một số hạn chế. Một số nhiệm vụ dữ liệu lớn, như xác định hiệu quả của một loại thuốc mới, đòi hỏi kiến thức chuyên môn và tính toán cao cấp hơn.
Big data là sự đối lập của Small data (dữ liệu nhỏ), một thuật ngữ mới được sử dụng để mô tả khối lượng và định dạng dữ liệu dễ dàng phân tích.
Trong bài viết này, Mytour đã trình bày chi tiết về khái niệm Big Data và cách nó được áp dụng trong thực tế. Độc giả cũng có thể tham khảo thêm về chủ đề Sự khác biệt giữa Internet và Web để mở rộng kiến thức về Công nghệ Thông tin.
