Khám phá Big Data

Big Data không chỉ là một thuật ngữ mà còn là một cơ hội và thách thức lớn đối với nhiều lĩnh vực khác nhau. Hãy cùng tìm hiểu về Big Data và tầm quan trọng của nó trong bài viết dưới đây.

Big Data - Định nghĩa và ý nghĩa

Bạn đã nghe nhiều về Big Data nhưng không hiểu rõ khái niệm này là gì? Hãy cùng chúng tôi khám phá và hiểu rõ hơn về Big Data trong bài viết sau đây.

Khám phá Big Data

Năm 2012, Gartner đã định nghĩa Big Data là một biểu đồ phức tạp của dữ liệu lớn, có khả năng thay đổi và tăng cường quyết định, khám phá và xử lý.

3Vs của Big Data vẫn là một định nghĩa phổ biến, đòi hỏi phương pháp phân tích và công nghệ riêng biệt để biến dữ liệu thành giá trị.

Tổng quan về ý nghĩa của Big Data

Đặc tính của Big Data (5Vs)

• Dung lượng (Volume): Lượng dữ liệu được tạo ra và lưu trữ. Kích thước dữ liệu xác định giá trị và liệu nó có thể coi là dữ liệu lớn hay không.
• Tốc độ (Velocity): Tốc độ xử lý dữ liệu để đáp ứng nhu cầu và thách thức trên con đường tăng trưởng và phát triển.
• Đa dạng (Variety): Các dạng và kiểu dữ liệu từ nhiều nguồn. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và các kiểu dữ liệu cũng có nhiều cấu trúc khác nhau.
• Chính xác (Veracity): Chất lượng dữ liệu thu được có thể khác nhau, ảnh hưởng đến sự phân tích chính xác. Dữ liệu phải được xử lý bằng công cụ tiên tiến để cho ra thông tin có ý nghĩa.
• Giá trị (Value): Tính chất quan trọng nhất của Big Data, doanh nghiệp phải hiểu được giá trị thông tin của Big Data đối với hoạt động kinh doanh của mình.

Nguồn tạo ra Big Data

• Hộp đen dữ liệu: Thông tin từ hộp đen máy bay và trực thăng, bao gồm thông tin từ giọng nói của phi hành đoàn và bản ghi âm chuyến bay.
• Dữ liệu từ các công cụ tìm kiếm: Nguồn dữ liệu rộng lớn từ các công cụ tìm kiếm.
• Dữ liệu điện lực: Thông tin từ các nút điện lực.
• Dữ liệu từ mạng xã hội: Thông tin từ các trang mạng xã hội như Twitter, Facebook, Instagram, Pinterest và Google+.
• Dữ liệu giao thông: Thông tin về phương tiện giao thông.
• Dữ liệu giao dịch chứng khoán: Thông tin từ thị trường giao dịch chứng khoán.

Công nghệ tiên tiến cho Big Data

Vào năm 2011, McKinsey đã khám phá những công nghệ mới mẻ cho Big Data, bao gồm:

• Cải tiến Crowdsourcing (sử dụng tài nguyên toàn cầu để xử lý dữ liệu)
• Thuật toán đột phá trong gen và di truyền
• Hệ thống Machine Learning (học từ dữ liệu, phát triển từ trí tuệ nhân tạo)
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (cao cấp hơn Siri hay Google Voice Search)
• Xử lý tín hiệu mạnh mẽ
• Mô phỏng và phân tích chuỗi thời gian
• Mô hình hóa, kết hợp các máy chủ mạnh mẽ lại với nhau

Ngoài ra, các hệ thống cơ sở dữ liệu hỗ trợ xử lý dữ liệu đa nhiệm, ứng dụng tối ưu cho tìm kiếm, hệ thống tệp rời rạc, và đám mây tính toán cùng với Internet đang trở thành công cụ quan trọng cho nghiên cứu và trích xuất thông tin từ 'dữ liệu lớn'.

Ngày nay, một số hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ có khả năng chứa hàng petabyte dữ liệu đã xuất hiện, chúng cũng có khả năng tải, quản lý, sao lưu và tối ưu hóa Big Data.

Đem lại lợi ích của Big Data

Các lợi ích của Big Data bao gồm:

• Giảm chi phí.
• Tối ưu hóa thời gian.
• Thúc đẩy quá trình phát triển và tối ưu hóa sản phẩm.
• Hỗ trợ ra quyết định đúng đắn và hiệu quả hơn cho con người.

Ví dụ: Trong quá trình mua sắm trực tuyến như eBay, Amazon,... khi bạn chọn mua sản phẩm, hệ thống sẽ đề xuất các sản phẩm tương tự phù hợp với sở thích của bạn. Điều này giúp doanh nghiệp hiểu được nhu cầu của khách hàng và tăng doanh số bán hàng.

Big Data cũng hỗ trợ các tổ chức, chính phủ dự đoán tỉ lệ thất nghiệp, xu hướng nghề nghiệp tương lai để có chiến lược đầu tư hiệu quả, cắt giảm chi tiêu, và kích thích tăng trưởng kinh tế. Ngoài ra, nó còn giúp dự đoán và phòng chống bệnh dịch một cách hiệu quả.

Mytour chia sẻ thông tin tổng quan về Big Data. Hy vọng bạn sẽ hiểu rõ hơn về lĩnh vực này sau khi đọc bài viết. Chúc bạn thành công!