Big Data là gì? Tại sao Big Data không thể thiếu trong thời đại 4.0?

21/04/2020

Big Data vẫn được biết đến như một xu hướng công nghệ trong thời đại hiện nay và ngày càng không thể thiếu trong bất cứ một lĩnh vực nào. Tuy nhiên, bạn đã thật sự hiểu rõ về công nghệ Big Data hay các ứng dụng của công nghệ này? Qua bài viết dưới đây, VN INNOVATION MEDIA sẽ mang đến cho bạn những thông tin chi tiết và cập nhật nhất mà bạn cần biết về công nghệ Big Data.


I. Khái niệm Big Data

Theo định nghĩa của Gartner (công ty nghiên cứu và tư vấn công nghệ thông tin hàng đầu thế giới) Big Data là một tập hợp dữ liệu lớn, bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc hoặc được cấu trúc không đầy đủ, mà mỗi dữ liệu trong đó đều có thể được sử dụng để khai thác thành các thông tin chi tiết. Những tập dữ liệu này thường lớn và phức tạp đến nỗi mà các phần mềm xử lý dữ liệu bình thường khó có thể thu thập, lưu trữ và xử lý nó trong một khoảng thời gian phù hợp, bởi khối lượng của nó có thể lên đến petabyte (hàng triệu gigabyte) hoặc thậm chí là Exabyte (bằng 1e+9 gigabyte)

Thông thường, Big Data được đặc trưng bởi ba chữ V, bao gồm:

  • Volume: độ lớn của dữ liệu;
  • Variety: độ da dạng của dữ liệu;
  • Velocity: tốc độ mà dữ liệu cần được xử lý và phân tích.

bdt1

Big data được tạo thành từ các nguồn bao gồm các trang web, phương tiện truyền thông xã hội, máy tính để bàn và ứng dụng di động, thí nghiệm khoa học, các cảm biến và các thiết bị khác trên internet (IoT).


II. Nội dung chính liên quan đến Big Data

1. Phân tích dữ liệu Big Data

Khi đã có dữ liệu, điều quan trọng nhất là phải phân tích những dữ liệu đó để chúng thực sự mang lại lợi ích như tăng doanh thu, cải thiện dịch vụ khách hàng, nâng cao hiệu suất và tăng sức cạnh tranh tổng thể.

Việc phân tích dữ liệu bao gồm việc kiểm tra các tập dữ liệu, từ đó đưa thông tin chi tiết hoặc rút ra kết luận về xu hướng và dự đoán về hoạt động trong tương lai. Nhờ đó, dữ liệu có thể áp dụng vào công việc như lựa chọn thời gian, địa điểm để quảng cáo cho sản phẩm và dịch vụ, điều rất có ích cho các công ty cần những chiến dịch quảng bá sản phẩm theo thời điểm.

bdt2

Phân tích dữ liệu bao gồm:

  • Phân tích dữ liệu thăm dò (để xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu);
  • Phân tích dữ liệu xác nhận (áp dụng các kỹ thuật thống kê để tìm hiểu xem giả định về một tập dữ liệu cụ thể có đúng không);
  • Phân tích dữ liệu định lượng (so sánh thống kê);
  • Phân tích dữ liệu định tính (tập trung vào dữ liệu phi số như video, hình ảnh và văn bản).

2. Xây dựng cơ sở hạ tầng hỗ trợ Big Data

Muốn sử dụng và khai thác Big Data một cách hiệu quả, điều cần thiết là phải xây dựng cơ sở hạ tầng đủ để thu thập và lưu trữ dữ liệu, cung cấp quyền truy cập và bảo mật thông tin trong khi lưu trữ và chuyển tiếp, bao gồm các hệ thống lưu trữ và máy chủ, phần mềm quản lý, tích hợp dữ liệu, phần mềm phân tích dữ liệu và một số thành phần khác. Điều này có thể được hiện thực hóa bởi các data center lớn, các dịch vụ điện toán đám mây cũng góp phần giải quyết bài toán này.

Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau như các ứng dụng web, kênh truyền thông xã hội, ứng dụng dành cho thiết bị di động và lưu trữ email, ngoài ra khi IoT trở nên bùng nổ, các cảm biến trong sản phẩm cũng góp phần tạo dựng và chuyển hóa dữ liệu. Để lưu trữ tất cả dữ liệu đến, có một số lựa chọn phổ biến là kho dữ liệu truyền thống, xây dựng hồ dữ liệu hoặc tận dụng lưu trữ trên đám mây.

Ngoài ra, còn cần xây dựng cơ sở hạ tầng bảo mật, bao gồm việc mã hóa dữ liệu, xác thực người dùng và các quyền truy cập, giám sát hệ thống, xây dựng tường lửa, quản lý doanh nghiệp và các sản phẩm khác để bảo vệ hệ thống và dữ liệu.

3. Sử dụng phần mềm và công cụ hỗ trợ

Để có thể khai thác hiệu quả Big Data, cần có những công nghệ và công cụ hỗ trợ cần thiết, bao gồm:

a. Hệ sinh thái Hadoop

Hadoop được coi là xương sống trong các dự án Big Data. Thư viện phần mềm Hadoop là một nền tảng cho phép các tập dữ liệu lớn được xử lý phân tán thông qua các cụm máy tính sử dụng mô hình lập trình đơn giản. Nó được thiết kế để mở rộng từ một máy chủ lên hàng nghìn máy, mỗi máy chủ có khả năng cung cấp năng lực tính toán và lưu trữ cục bộ.

Dự án bao gồm một số mô-đun:

  • Hadoop Common, các tiện ích phổ biến hỗ trợ các mô-đun Hadoop khác
  • Hadoop Distributed File System, cung cấp quyền truy cập thông lượng cao vào dữ liệu ứng dụng
  • Hadoop YARN, một nền tảng cho việc lập kế hoạch công việc và quản lý tài nguyên cụm
  • Hadoop MapReduce, một hệ thống dựa trên YARN để xử lý song song các tập dữ liệu lớn

b. Apache Spark

Apache Spark là một nền tảng hệ thống tính toán mã nguồn mở phục vụ như một công cụ để xử lý Big Data trong Hadoop. Spark đã trở thành một trong những nền tảng xử lý phân tán dữ liệu quan trọng và có thể được triển khai theo nhiều cách khác nhau. Nó cung cấp các ràng buộc nguyên gốc cho Java, Scala, Python (đặc biệt là Python Anaconda) và ngôn ngữ lập trình R (R đặc biệt phù hợp với dữ liệu lớn), đồng thời cũng hỗ trợ SQL, dữ liệu luồng, machine learning và xử lý đồ thị.

bdt3

c. Cơ sở dữ liệu

Cơ sở dữ liệu NoSQL lưu trữ và quản lý dữ liệu theo cách linh hoạt và xử lý tốc độ cao. Không giống như cơ sở dữ liệu SQL, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL có thể được thu nhỏ theo chiều ngang trên hàng trăm hoặc hàng nghìn máy chủ.

  • Cơ sở dữ liệu bộ nhớ trong

Cơ sở dữ liệu bộ nhớ trong (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 bộ nhớ trong nhanh hơn so với cơ sở dữ liệu trên đĩa được tối ưu hóa, một lựa chọn quan trọng cho việc sử dụng phân tích Big Data tạo kho dữ liệu..


III. Những ứng dụng quan trọng của Big Data

Ngày nay Big Data ngày càng trở nên quan trọng và được ứng dụng trong rất nhiễu lĩnh vực của cuộc sống. Dưới đây chúng ta sẽ cùng tìm hiểu những giá trị tiêu biểu mà việc ứng dụng Big data mang lại.

  • Khách hàng ngày nay có rất nhiều đòi hỏi. Họ thường nói chuyện với các khách hàng cũ trên kênh xã hội và xem xét các quyết định khác nhau trước khi mua hàng. Một khách hàng muốn được đối xử cá nhân hóa và nhận được những lời cảm ơn sau khi mua hàng. Với việc ứng dụng Big Data, bạn có thể nhận được các dữ liệu hành vi của khách hàng để thu hút họ một-một trong một khoảng thời gian thực. Big Data giúp bạn có thể kiểm tra những phàn nàn của khách hàng và thông tin về sản phẩm mà họ không hài lòng. Từ đó, bạn có thể quản lý danh tiếng doanh nghiệp của mình.
  • Big Data giúp bạn phát triển lại sản phẩm/dịch vụ mà bạn đang bán. Thông tin mà những người khác nói về sản phẩm của bạn, thông qua các trang web mạng xã hội giúp bạn trong việc phát triển sản phẩm.

bdt4

  • Phân tích tiên đoán sẽ giúp bạn luôn đi trước đối thủ cạnh tranh. Big Data có thể tạo ra điều kiện này, ví dụ, quét và phân tích tin tức mới trên mạng xã hội và báo cáo báo chí, Big Data giúp bạn kiểm tra tình trạng khách hàng, nhà cung cấp và các bên liên quan khác của bạn để tránh rủi ro.
  • Big Data hữu ích trong việc giữ an toàn dữ liệu. Công cụ Big Data giúp bạn lập bản đồ quy trình xử lý dữ liệu của công ty bạn, giúp bạn trong việc phân tích các mối đe dọa nội bộ. Ví dụ, bạn sẽ biết thông tin nhạy cảm của bạn có được bảo vệ hay không. Một ví dụ cụ thể hơn nữa là bạn sẽ có thể gắn cờ gửi email hoặc lưu trữ 16 chữ số (mà có thể, có khả năng, có số thẻ tín dụng).
  • Website của bạn cần năng động để nó có thể cạnh tranh thuận lợi trong môi trường trực tuyến đông đúc. Phân tích Big Data giúp bạn cá nhân hóa giao diện, nội dung và cảm giác cho các khách hàng phù hợp khi ghé thăm trang web của bạn. Ví dụ như quốc gia hay giới tính. Một ví dụ của điều này là Amazon’s IBC (lọc dựa trên các item có liên quan với nhau) dùng các tính năng “Người bạn có thể biết” hoặc “Thường mua bán với nhau” để đưa ra kết quả lọc.

IV. Làm thế nào để sử dụng Big Data hiệu quả?

Ứng dụng công nghệ Big Data sẽ giúp ích rất nhiều trong công việc của chúng ta hàng ngày, tuy nhiên để sử dụng nguồn dữ liệu quý giá này một cách hiệu quả không phải đơn giản. Chúng ta cần phải xác định được các yếu tố sau khi sử dụng Big Data 

  • Xác định nhu cầu

Điều đầu tiên là phải xác định được nhu cầu sử dụng Big Data một cách rõ ràng. Điều này sẽ giúp ích rất nhiều trong việc tìm ra những dữ liệu mà chúng ta sẽ sử dụng để hỗ trợ trong việc đưa ra các quyết định, cách dữ liệu sẽ được thao tác, và cuối cùng là quá trình phân tích sẽ xác định việc tạo cái nhìn tổng quát sau cùng.

  • Xác định nguồn dữ liệu sẽ đến từ đâu

Có thể chúng ta sẽ không xác định được mọi nguồn dữ liệu có thể cần thiết đối với nhu cầu chúng ta đặt ra, nhưng chúng ta có thể xác định các nguồn dữ liệu chính cần được sử dụng. Điều này giúp chúng ta dễ dàng xác định được loại dữ liệu mà chúng ta cần, cũng như sẽ dễ dàng hơn trong việc phân lọc dữ liệu sau này.

  • Xác định đối tác phân tích dữ liệu chuyên nghiệp

Các đối tác của doanh nghiệp sẽ cần những công nghệ mà vừa cung cấp được các giải pháp phù hợp với các loại dữ liệu được xác định ban đầu, vừa phải cung cấp nền tảng phù hợp với các công cụ phân tích hiện có của bản thân doanh nghiệp.

  • Đánh giá và bổ sung các dữ liệu cần thiết

Như đã nói ở trên, không thể xác định trước mọi tập dữ liệu có thể cần thiết để cung cấp cho việc xử lý dữ liệu, cho nên việc đánh giá và bổ sung các dữ liệu cần thiết là việc không thể thiếu để có thể ứng dụng Big Data hiệu quả.

  • Xác định các công cụ hỗ trợ phù hợp

Thị trường hiện nay cung cấp rất nhiều công cụ hỗ trợ, từ các công cụ thống kê đơn giản cho tới các ứng dụng tiên tiến dựa trên nền tảng machine learning. Mỗi loại công cụ yêu cầu mức độ hiểu biết khác nhau cũng như những yêu cầu về độ chi tiết của dữ liệu. Ví dụ, phần mềm dựa trên nền tảng machine learning có thể xử lý dữ liệu từ dạng phức tạp nhất; trong khi công cụ thống kê thì cần những dữ liệu đã được tách lọc kĩ càng. Do đó, lựa chọn công cụ hỗ trợ phù hợp sẽ giúp ích trong việc giảm tải cũng như đẩy nhanh tiến độ của việc phân tích dữ liệu.

  • Mở rộng việc chuẩn bị dữ liệu để kết hợp dữ liệu mới và cũ

Hiện tại, nhiều tập dữ liệu ở trong trạng thái luôn chuyển động và có sự kết nối lẫn nhau. Do đó, khi có dữ liệu mới được phát hiện hoặc đã sẵn sàng để tích hợp vào tập hiện có, việc chuẩn bị dữ liệu phải được tiến hành để đảm bảo tính khả dụng của nó.

Tại VN INNOVATION MEDIA, với thế mạnh là một trong những đơn vị đi tiên phong trong việc ứng dụng công nghệ Big Data, chúng tôi sẽ mang đến cho bạn các chiến lược truyền thông hiệu quả cho thương hiệu, sản phẩm, dịch vụ của khách hàng, đảm bảo mức chi phí hợp lý nhất có thể tùy theo quy mô và mục đích của dự án.

Mọi nhu cầu, thắc mắc về dịch vụ truyền thông doanh nghiệp của VN INNOVATION MEDIA vui lòng liên hệ qua:

Đội ngũ tư vấn viên sẽ giải đáp thắc mắc của bạn một cách nhanh chóng và tận tình nhất!