Big Data ra đời là sự tất yếu của cuộc cách mạng công nghệ 4.0 cùng sự bùng nổ của thị trường Internet. Big Data giúp các doanh nghiệp tìm hiểu, phân tích và nắm được insight khách hàng, mang lại quyết định đúng đắn và chiến lược trong kinh doanh.
Big Data là gì?
Big Data là các tập dữ liệu rất lớn và phức tạp, rất khó để quản lý, lưu trữ và phân tích bằng các công cụ xử lý dữ liệu truyền thống. Điều quan trọng của Big Data là khả năng phân tích và tìm hiểu thông tin từ những tập dữ liệu này, vì chúng thường chứa nhiều thông tin tiềm ẩn và giá trị quan trọng.
Ví dụ như phương pháp cá nhân hóa nội dung đề xuất cho mỗi người trên các nền tảng Spotify, Netflix, Youtube, các nền tảng Thương mại điện tử như Shopee, Lazada,…
Đặc trưng của Big Data
Đặc trưng của Big Data bao gồm 3 yếu tố chính, được gọi là “3V”: lượng dữ liệu lớn (volume), tốc độ xử lý nhanh (velocity) và tính đa dạng, linh hoạt (variety).
Volume – Khối lượng dữ liệu
Big Data là thuật ngữ nói về khối lượng dữ liệu lớn, kích thước lớn. Xác định giá trị của dữ liệu và kích thước dữ liệu là rất quan trọng và cần thiết, nếu khối lượng lớn, đó chính là Big data.
Volume là khối lượng dữ liệu được các doanh nghiệp thu thập từ các nguồn khác nhau, như IoT (Internet of Things), video, giao dịch kinh doanh, các phương tiện truyền thông xã hội,…
Khi công nghệ chưa có sự phát triển vượt bậc, việc lưu trữ lượng lớn dữ liệu là một thách thức lớn. Tuy nhiên ngày nay, các nền tảng lưu trữ giá thành rẻ như Hadoop và Data lake xuất hiện, việc lưu trữ đã trở nên dễ dàng hơn nhiều.
Velocity – Tốc độ xử lý
Dựa vào tốc độ xử lý của luồng dữ liệu để xác định đó có phải là Big data hay không. Thường thì tốc độ của luồng dữ liệu trực tiếp vào bộ nhớ cao hơn so với khi được ghi vào đĩa. Đặc biệt là ngày nay, với sự phát triển của IoT, các luồng dữ liệu truyền tải với tốc độ cực nhanh và chúng phải được xử lý kịp thời.
Ví dụ: Trên mạng xã hội Facebook, các thông báo như status, tweet,… đã cũ sẽ không được người dùng quan tâm và bị quên lãng nhanh chóng. Dữ liệu giờ đây được tính gần như vào thời gian thực và tốc độ cập nhật thông tin dường như giảm xuống đơn vị mili giây.
Variety – Tính đa dạng, linh hoạt
Đặc trưng tiếp theo của Big data chính là tính đa dạng, linh hoạt, ở dạng cấu trúc và phi cấu trúc, bao gồm dữ liệu số, Email, Video, âm thanh, giao dịch tài chính,… Tính đa dạng ảnh hưởng đến hiệu suất, đây là một trong những vấn đề chính mà lĩnh vực Big data cần phải giải quyết.
Ngoài 3 đặc trưng chính trên của Doug Laney, thì còn có thêm rất nhiều tiêu chí khác xác định đặc trưng của Big data, bao gồm: Veracity (Xác thực), Value (Giá trị), Relationality (Mối quan hệ),…
Phân loại Big data
Big data thường được phân loại dựa trên 3 yếu tố dữ liệu phổ biến: Dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc.
Dữ liệu có cấu trúc
Dữ liệu có cấu trúc được xem là dữ liệu đơn giản nhất để quản lý và tìm kiếm. Nó là những dữ liệu có thể truy cập, lưu trữ và xử lý ở định dạng cố định. Các thành phần của dữ liệu có cấu trúc được phân loại dễ dàng, cho phép các nhà thiết kế và quản trị viên cơ sở dữ liệu xác định các thuật toán đơn giản để tìm kiếm và phân tích.
Dữ liệu phi cấu trúc
Dữ liệu phi cấu trúc là bất kỳ tập hợp dữ liệu nào không được tổ chức hoặc xác định rõ ràng. Loại dữ liệu này hỗn loạn, khó xử lý, khó hiểu và đánh giá. Nó không có cấu trúc cố định và có thể thay đổi vào những thời điểm khác nhau. Dữ liệu phi cấu trúc bao gồm các nhận xét, tweet, lượt chia sẻ, bài đăng trên mạng xã hội, video trên YouTube mà người dùng xem,…
Dữ liệu bán cấu trúc
Dữ liệu bán cấu trúc là sự kết hợp giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Email là một ví dụ điển hình vì chúng bao gồm dữ liệu phi cấu trúc trong nội dung thư, cũng như nhiều thuộc tính tổ chức khác như người gửi, người nhận, chủ đề và ngày tháng. Các thiết bị sử dụng gắn thẻ địa lý, thời gian cũng có thể cung cấp dữ liệu có cấu trúc bên cạnh nội dung phi cấu trúc.
Vai trò của Big Data trong doanh nghiệp
Với khả năng thu thập, lưu trữ và xử lý các dữ liệu lớn, phức tạp, Big data đóng vai trò quan trọng và thiết yếu trong các doanh nghiệp hiện nay, đặc biệt là trong chuyển đổi số.
Cải thiện trải nghiệm khách hàng
Big data giúp doanh nghiệp phân tích, thấu hiểu và nhắm đúng khách hàng mục tiêu. Hiểu được hành vi, xu hướng mua hàng của khách hàng, đồng thời dự đoán tình hình thị trường tương lai để đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác hơn.
Big data cho phép các doanh nghiệp điều chỉnh sản phẩm phù hợp với thị trường mục tiêu của họ mà không phải chi nhiều tiền cho các chiến dịch quảng cáo không hiệu quả. Bằng cách theo dõi các giao dịch tại điểm bán hàng (POS) và mua hàng trực tuyến, các doanh nghiệp có thể sử dụng Big data để nghiên cứu khách hàng tiềm năng.
Sử dụng những nghiên cứu sâu sắc này, doanh nghiệp có thể đưa ra các chiến lược tiếp thị và mục tiêu đúng hướng, đáp ứng mong đợi của người tiêu dùng, thúc đẩy lòng trung thành với thương hiệu.
Nâng cao năng suất
Các công cụ Big data hiện đại giúp các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu có thể kiểm tra hiệu quả lượng dữ liệu khổng lồ, giúp họ có cái nhìn tổng quan nhanh về dữ liệu.
Đồng thời, chúng cho phép các nhà khoa học và phân tích dữ liệu tìm hiểu thêm về hiệu quả của các đường dẫn dữ liệu, cho phép họ chọn cách hoàn thành nhiệm vụ một cách hiệu quả hơn, từ đó giúp tăng năng suất.
Tối ưu hoá hiệu suất cá nhân
Với Big data, giờ đây chúng ta có thể ứng dụng những dữ liệu được tạo từ các thiết bị tiện lợi như đồng hồ thông minh hoặc vòng đeo tay thông minh. Những dữ liệu từ người dùng đem lại cho doanh nghiệp cái nhìn rõ ràng hơn về xu hướng, kỳ vọng mua hàng, nhằm xây dựng một lộ trình và chiến lược cụ thể, đúng đắn.
Giảm thiểu rủi ro nhờ phát hiện gian lận
Big data được áp dụng trong việc cải thiện bảo mật và góp phần vào việc thực thi các quy định của pháp luật. Nhiều doanh nghiệp sử dụng các phân tích dữ liệu lớn để phát hiện và kịp thời ngăn chặn các giao dịch gian lận.
Trong môi trường kinh doanh cạnh tranh khốc liệt như hiện nay, doanh nghiệp cần áp dụng Big data để bảo mật quyền lợi thương hiệu, đồng thời ngăn chặn rủi ro từ tác động của môi trường bên ngoài.
Tối ưu hoá giá cả
Big data cũng tham gia vào quá trình định giá sản phẩm/ dịch vụ cho doanh nghiệp. Các doanh nghiệp có thể dựa trên các phân tích dữ liệu về giá cả cũng như giá của đối thủ cạnh tranh cùng phân khúc và xu hướng mua hàng của khách hàng.
Nhờ đó có thể giảm thiểu thời gian đi thị trường phân tích mà vẫn có được dữ liệu chất lượng. Big data được xem là một lợi ích giúp doanh nghiệp tối ưu hóa giá cả, gia tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp về lâu dài.
Nắm bắt được các giao dịch tài chính
Vai trò tiếp theo của Big data là nắm bắt được các giao dịch tài chính. Giao dịch ở tần số cao (HFT) là nơi mà dữ liệu lớn được tìm thấy rất nhiều, tại đây, các thuật toán Big data được dùng để đưa ra quyết định giao dịch.
Rất nhiều các thanh toán và giao dịch điện tử diễn ra phổ biến trên thế giới, Việt Nam cũng không ngoại lệ, nhiều thương hiệu tập trung vào các giao dịch để phân tích dữ liệu của người dùng. Đặc biệt là các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực Thương mại điện tử, Big data sẽ có nhiều lợi ích to lớn cho các thương hiệu này.
Hỗ trợ đổi mới
Đổi mới kinh doanh dựa trên những hiểu biết mà các nhà phân tích khám phá thông qua Big data. Việc phát triển sản phẩm có thể được thực hiện bằng cách biết được người tiêu dùng nghĩ gì về sản phẩm/ dịch vụ của doanh nghiệp.
Các nhà quản lý phải đưa ra quy trình theo dõi, phản hồi, và các đối thủ trong thị trường hiện tại. Phân tích dữ liệu đồng thời cũng giúp giám sát thị trường theo thời gian thực, hỗ trợ đổi mới kịp thời để bắt kịp xu hướng.
Tăng cường sự thích nghi, sáng tạo
Việc phân tích Big data có thể hỗ trợ các doanh nghiệp trở nên sáng tạo và dễ thích nghi hơn trên thị trường. Nhờ phân tích, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về đối thủ cạnh tranh và xử lý nỗi đau của khách hàng một cách hiệu quả, linh hoạt hơn.
Ngoài ra, có sẵn nhiều dữ liệu cũng cho phép doanh nghiệp đánh giá rủi ro, nâng cao sản phẩm/ dịch vụ. Điều này cung cấp cho những người ra quyết định thông tin cần thiết để giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định chính xác và kịp thời.
Cách thức hoạt động của Big Data
Tích hợp
Big data có thể tích hợp dữ liệu từ các nguồn, ứng dụng, công cụ khác nhau. Với cơ chế tích hợp dữ liệu truyền thống như trích xuất, biến đổi và tải (ETL) không còn phù hợp với nhiệm vụ mới. Do đó, cần có công nghệ và chiến lược mới để phân tích các tập cơ sở dữ liệu Big data ở quy mô khổng lồ, như terabyte, thậm chí là petabyte.
Trong quá trình tích hợp, cần đảm bảo dữ liệu được định dạng và luôn có sẵn để các nhà phân tích kinh doanh xử lý và đưa ra kết luận chính xác dựa trên nguồn dữ liệu đó.
Quản lý
Khối lượng dữ liệu lớn cũng đồng nghĩa cần một kho lưu trữ lớn, đó có thể là Cloud (Đám mây điện tử), lưu trữ tại chỗ, cũng có thể là cả hai. Cho dù quản lý ở hình thức nào, chỉ cần đưa ra yêu cầu xử lý thì các công cụ đó sẽ hỗ trợ một cách linh hoạt.
Phân tích
Để có được kết quả phù hợp từ việc phân tích Big data, các nhà khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu phải hiểu chi tiết về các dữ liệu có sẵn cùng những điều mà họ đang tìm kiếm ở đó. Việc chuẩn bị dữ liệu như lập hồ sơ, xác nhận, chuyển đổi các tập dữ liệu là những bước đầu tiên trong quá trình phân tích.
Lĩnh vực ứng dụng tốt nhất Big Data
Ngân hàng
Khi thu thập được một khối lượng lớn dữ liệu từ các nguồn, ngân hàng phải tìm ra những phương pháp mới để quản lý Big data. Bên cạnh việc hiểu và làm hài lòng khách hàng, các ngân hàng cũng phải giảm thiểu rủi ro và chống gian lận mà vẫn tuân thủ quy định của pháp luật.
Ứng dụng Big data vào hoạt động giúp các ngân hàng đưa ra quyết định quan trọng, chẳng hạn:
- Hệ thống phân tích có thể xác định các địa điểm xây dựng chi nhánh mới – nơi tập trung các khách hàng tiềm năng.
- Dự đoán số lượng tiền mặt cần thiết để cung ứng tại một địa điểm giao dịch cụ thể.
- Đặc biệt là các ngân hàng số, dữ liệu chính là xương sống của họ.
- Học máy, Ai được sử dụng để phát hiện các hành vi gian lận và kịp thời báo cáo cho các chuyên viên làm nhiệm vụ.
Giáo dục
Trong ngành giáo dục, việc xử lý các dữ liệu bảo mật, thông tin về học sinh, sinh viên, giảng viên, tài liệu,… đều phải được xử lý nhanh gọn. Do đó, Big data ứng dụng vào giáo dục mang lại nhiều chức năng hữu ích, bao gồm:
- Phân tích, lưu trữ, quản lý các bộ dữ liệu lớn bao gồm hồ sơ của sinh viên, học sinh.
- Sử dụng hệ thống quản lý Big data có khả năng trích xuất phân cấp để duy trì tính bảo mật.
- Cung cấp các dữ liệu cần thiết về các hoạt động trong lớp và giúp đưa ra quyết định cho giáo viên, người tham gia giảng dạy.
- Giúp các bộ đề kiểm tra không thể bị lộ.
Ví dụ: Trường đại học Kinh tế Quốc dân có gần 30000 sinh viên đa dạng các ngành đã triển khai Hệ thống Quản lý và Học tập, hệ thống này giúp theo dõi thời gian sử dụng các trang trong hệ thống, tổng kết quá trình và kết quả học tập của sinh viên.
Ngành bán lẻ
Trong ngành bán lẻ, một khối lượng dữ liệu lớn luôn cần được xử lý, những dữ liệu này được các doanh nghiệp bán lẻ thu thập để đưa ra chiến lược phát triển sản phẩm, các chiến dịch Marketing,…
Ứng dụng Big data trong ngành bán lẻ bao gồm những chức năng như sau:
- Giúp nhà quản lý xây dựng mô hình chi tiêu của mỗi khách hàng
- Với các phân tích dự đoán, có thể nắm bắt và so sánh được tỷ lệ cung – cầu, đồng thời tránh các sản phẩm không phù hợp với nhu cầu thị trường.
- Xác định được vị trí bày trí các sản phẩm lên kệ dựa vào thói quen và nhu cầu mua sắm của khách hàng
- Kết hợp phân tích các dữ liệu về thời điểm, truyền thông xã hội, giao dịch,… để xác định các sản phẩm phù hợp nhằm cung ứng cho khách hàng.
Y tế
Một hệ thống kém hiệu quả có thể kìm hãm những lợi ích chăm sóc sức khỏe tốt hơn. Điều này xảy ra khi dữ liệu điện tử không đủ hoặc không có sẵn. Big data sẽ đóng góp nhiều chức năng hữu ích trong ngành Y tế. Tại Việt Nam, ngành Y tế đang sử dụng các dữ liệu thu thập được từ ứng dụng điện thoại về những bệnh nhân bị Covid để quản lý và đưa ra những thông tin kịp thời.
Hoặc tại một số bệnh viện hiện nay sử dụng Big data để thu thập dữ liệu thông tin người khám bệnh, đặt lịch hẹn với bác sĩ thông qua ứng dụng điện thoại. Một số chức năng của Big data trong ngành Y tế bao gồm:
- Cho phép người quản lý ca biết được bác sĩ cụ thể vào những thời điểm khác nhau.
- Dựa vào hồ sơ sức khỏe điện tử để theo dõi tình trạng của bệnh nhân
- Đánh giá tình trạng bệnh thông qua các triệu chứng và xác định một số bệnh ở giai đoạn đầu.
- Sử dụng các thiết bị kỹ thuật số như vòng đeo tay thông minh, hệ thống Big data có thể dựa vào đó để theo dõi tình trạng bệnh và gửi báo cáo cho bác sĩ.
- Lưu trữ những hồ sơ nhạy cảm, có tính bảo mật cao một cách hiệu quả.
- Ứng dụng Big data cũng có thể báo các khu vực có nguy cơ bùng phát dịch như sốt rét, sốt xuất huyết, Covid-19,…
Truyền thông và giải trí
Các công ty truyền thông và giải trí cần đẩy mạnh chuyển đổi số để phân phối sản phẩm và nội dung nhanh nhất đến thị trường. Big data có nhiều ứng dụng hữu ích như:
- Xác định thiết bị và thời gian có hiệu quả nhất thông qua việc phân tích các dữ liệu
- Các công ty truyền thông, nghệ sĩ hoặc người phụ trách truyền thông có thể chọn địa điểm tần suất phân phối.
- Xem xét mức độ phổ biến, nghệ sĩ có thể chọn thiết bị, hệ điều hành để phân phối các sản phẩm, nội dung của mình.
Digital Marketing
Giờ đây, dường như bất kỳ doanh nghiệp nào cũng cần đến Digital Marketing để đưa sản phẩm/ dịch vụ của mình đến gần và rộng hơn với người tiêu dùng. Big data đã góp một phần lớn cho Digital Marketing phát triển mạnh mẽ như hiện tại, ví dụ:
- Phân tích thị trường và các đối thủ cạnh tranh. Đồng thời đánh giá mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp, xác định đâu là cơ hội, đâu là thách thức để tiếp tục tiến hành các kế hoạch kinh doanh khác.
- Xác định người dùng trên các phương tiện truyền thông xã hội, dựa vào nhân khẩu học như giới tính, tuổi tác, sở thích, thu nhập,… để xác định khách hàng mục tiêu.
- Xác định các chủ đề, nội dung được người dùng tìm kiếm nhiều để xây dựng chiến lược nội dung SEO trên công cụ tìm kiếm.
- Tạo các đối tượng tương tự thông qua việc sử dụng các cơ sở dữ liệu đối tượng hiện có để nhắm mục tiêu đến các khách hàng tương tự, từ đó kiếm được lợi nhuận.
Giao thông vận tải
Ứng dụng Big data vào ngành giao thông vận tải cũng mang lại nhiều chức năng như:
- Kiểm soát các tuyến đường xe buýt để cung cấp thông tin cho người dùng, bắt tuyến xe đúng điểm dừng và đúng thời gian.
- Các công ty vận tải tư nhân có thể ứng dụng Big data vào quản lý tài sản, kiểm tra và cải tiến công cụ, tối ưu hóa quy trình vận hành,…
- Ứng dụng Big data vào lập kế hoạch lộ trình, sắp xếp các phương tiện đi lại, di chuyển tới các điểm điểm khác nhau khi đi du lịch,…
Dịch vụ khách hàng
Ngoài chất lượng sản phẩm, dịch vụ tốt là điều mà khách hàng kỳ vọng nhiều nhất. Trong giai đoạn mới tham gia vào thị trường, Big data sẽ giúp chủ doanh nghiệp tìm ra những giải pháp và những đề xuất tối ưu để hiểu được khách hàng và tìm ra lợi thế cạnh tranh.
Cách thức ứng dụng Big Data vào dịch vụ khách hàng:
- Xác định yêu cầu khách hàng, tập trung thực hiện các nhu cầu và kỳ vọng để làm hài lòng họ.
- Phân tích hành vi, sự quan tâm của khách hàng để tạo ra các sản phẩm/ dịch vụ khách hàng phù hợp, đồng thời thiết kế mô hình tiếp thị tối ưu.
- Nắm được sự tương đồng giữa khách hàng và nhu cầu, kỳ vọng của họ, từ đó có thể xây dựng các chiến dịch quảng cáo chính xác và mang lại hiệu quả cao.
Đưa Big Data vào hoạt động doanh nghiệp
Lên chiến lược cho Big data
Chiến lược Big data là một kế hoạch được xây dựng giúp doanh nghiệp giám sát, cải tiến cách thu thập, lưu trữ, quản lý, chia sẻ hay sử dụng dữ liệu ở trong và ngoài tổ chức.
Khi phát triển một chiến lược, doanh nghiệp cần kết hợp mục tiêu kinh doanh với các nguồn lực công nghệ hiện có. Điều này cũng đồng nghĩa rằng, doanh nghiệp phải thực sự xem Big data là tài sản kinh doanh có giá trị, thay vì chỉ là một sản phẩm phụ của các ứng dụng.
Xác định các nguồn của Big data
- Streaming data đến từ Internet of Things (IoT) và các thiết bị được kết nối khác truyền vào hệ thống Công nghệ thông tin từ thiết bị đeo tay, ô tô thông minh, thiết bị y tế,… Khi đó, cần xem xét và quyết định giữ hay không giữ dữ liệu nào và dữ liệu nào cần phân tích thêm.
- Dữ liệu truyền thông xã hội bắt nguồn từ các tương tác trên Facebook, YouTube, Instagram,… Big data sẽ ở dạng hình ảnh, video, giọng nói, văn bản, âm thanh, chúng đặc biệt hữu ích trong việc tiếp thị, bán hàng.
- Publicly available data là dữ liệu có sẵn công khai đến từ một lượng lớn nguồn dữ liệu mở.
- Các Big data có thể đến từ kho dữ liệu, Cloud, nhà cung cấp và khách hàng.
Truy cập, quản lý và lưu trữ Big Data
Hiện nay, với sự bùng nổ mạnh mẽ của công nghệ, các hệ thống máy tính đã cung cấp đủ tốc độ, tính linh hoạt cần thiết để nhanh chóng truy cập lượng lớn các loại Big data.
Ngoài ra, các doanh nghiệp cũng cần có những phương pháp tích hợp và đảm bảo chất lượng dữ liệu, cung cấp khả năng quản lý để thuận tiện cho việc phân tích.
Phân tích Big Data
Điện toán lưới (Grid computing) hay thực hiện các phân tích trên bộ nhớ đệm có hiệu năng cao, doanh nghiệp có thể sử dụng tất cả Big data để phân tích. Mục đích cuối cùng vẫn là thu được giá trị và Insight từ dữ liệu.
Đưa ra quyết định hợp lý
Một dữ liệu chính xác, được quản lý, lưu trữ tốt có thể giúp quá trình phân tích chính xác và đưa ra quyết định hợp lý hơn. Để duy trì tính cạnh tranh trên thị trường, doanh nghiệp cần tận dụng toàn bộ giá trị của Big data, kể cả việc ra quyết định cũng dựa trên cơ sở này chứ không phải bằng cảm tính.
Vai trò của Big data cho doanh nghiệp là không cần bàn cãi. Các doanh nghiệp có thể dựa vào đó để phân tích, dự đoán xu hướng và đưa ra những chiến lược phù hợp, mang lại nhiều giá trị, lợi nhuận cũng như lợi thế cạnh tranh trên thị trường hiện nay.
Các công nghệ đặc biệt dành cho Big Data
Hệ sinh thái Hadoop
Hadoop là hệ sinh thái được xem là phổ biến và có sự liên quan mật thiết với Big data. Apache Hadoop là dự án phát triển phần mềm mã nguồn mở dành cho máy tính, có khả năng mở rộng và phân tán.
Thư viện phần mềm Hadoop – nơi cho phép xử lý khối lượng dữ liệu lớn trên các nhóm máy tính sử dụng mô hình lập trình đơn giản. Công nghệ này giúp mở rộng từ một máy chủ sang hàng ngàn máy khác, mỗi máy lưu trữ cục bộ và cung cấp tính toán. Dự án này bao gồm nhiều phần:
- Hadoop Common: Các tiện ích và thư viện phổ biến hỗ trợ các mô đun Hadoop khác.
- Hadoop Distributed File System: Cung cấp khả năng truy cập những dữ liệu ứng dụng cao.
- Hadoop YARN: Khuôn mẫu để lên kế hoạch làm việc và quản lý các tài nguyên cụm.
- Hadoop MapReduce: Hệ thống dựa trên YARN nhằm xử lý song song các tập dữ liệu lớn.
Apache Spark
Apache Spark thuộc một phần trong hệ sinh thái Hadoop, đây là khuôn mẫu tính toán cụm nguồn mở được sử dụng nhằm xử lý Big data trong Hadoop. Apache Spark hiện đã trở thành một trong những khuôn mẫu xử lý Big data phổ biến và quan trọng, có thể được triển khai theo nhiều cách khác nhau.
Data lakes
Data Lakes là nơi chứa một khối lượng dữ liệu thô cực kỳ lớn ở định dạng gốc. Sự phát triển của IoT và phong trào chuyển đổi số đã giúp Data lakes tăng trưởng mạnh mẽ. Công nghệ này được thiết kế giúp người dùng dễ dàng truy cập vào một lượng lớn dữ liệu bất cứ khi nào họ có nhu cầu.
NoSQL Databases
Công nghệ này là hệ thống quản lý dữ liệu không yêu cầu một sơ đồ cố định, được xem là lựa chọn hoàn hảo đối với những dữ liệu lớn, thô và phi cấu trúc. NoSQL có nghĩa là “không chỉ SQL”, các cơ sở dữ liệu này có thể xử lý nhiều mô hình dữ liệu khác nhau một cách linh hoạt.
In-memory databases
In-memory databases (IMDB – Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ) là hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu thường dựa vào Ram thay vì HDD để lưu trữ dữ liệu. Cơ sở dữ liệu trong đĩa không thể nhanh bằng cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ, do đó, đây là một điểm quan trọng để phân tích Big data và tạo ra các siêu dữ liệu, kho dữ liệu khổng lồ.
So sánh Big Data và Data Mining
Big Data và Data Mining đều là những công nghệ và phương pháp xử lý dữ liệu quan trọng trong thế giới kỹ thuật số hiện nay. Tuy nhiên, chúng có mục đích, quy mô và ứng dụng khác nhau và được sử dụng trong các lĩnh vực khác nhau.
| Yếu tố so sánh | Big Data | Data Mining |
| Định nghĩa | Là khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp, đòi hỏi các công nghệ và phương pháp xử lý đặc biệt để tìm kiếm thông tin hữu ích và triển khai các ứng dụng. | Là quá trình khai thác tri thức từ dữ liệu, bao gồm việc phân tích dữ liệu để khám phá các mối quan hệ tiềm ẩn, mô hình hóa, dự đoán và tìm kiếm các mẫu. |
| Mục đích chính | Giúp tổng hợp và phân tích dữ liệu lớn để tìm ra thông tin cần thiết và tạo ra giá trị. | Tập trung vào phát hiện các mối quan hệ, kiến thức mới và dự đoán trong dữ liệu. |
| Quy mô dữ liệu | Lớn, có thể đến hàng tỷ hoặc triệu GB. | Thường nhỏ hơn so với Big Data, thường chỉ vài GB đến vài TB. |
| Công nghệ chính | Hadoop, Spark, NoSQL, HBase, Cassandra, Kafka, … | Phân tích dữ liệu, mô hình hóa, khai thác dữ liệu, phân loại, gom cụm, … |
| Áp dụng | Thường được áp dụng trong lĩnh vực kinh doanh, y tế, khoa học, chính trị, … | Thường được áp dụng trong lĩnh vực khai thác dữ liệu, phân tích dữ liệu, bán hàng, quản lý chuỗi cung ứng, … |
Thách thức, khó khăn khi sử dụng Big Data
Mặc dù Big Data mang lại nhiều hứa hẹn, tuy nhiên cũng có rất nhiều thách thức, khó khăn khi sử dụng chúng. Công nghệ mới đã được phát triển để lưu trữ dữ liệu, khối lượng dữ liệu được tăng gấp đôi về kích thước khoảng 2 năm một lần. Các tổ chức vẫn luôn phải cố gắng để bắt kịp với dữ liệu của họ và tìm cách để lưu trữ hiệu quả, tuy nhiên trên thực tế thì vẫn không đủ để lưu trữ.
Bên cạnh đó, những mối quan tâm về quyền riêng tư, bảo mật, khả năng truy cập cho người dùng doanh nghiệp và lựa chọn giải pháp phù hợp cho nhu cầu kinh doanh cũng khiến nhiều doanh nghiệp đau đầu.
Về TechX Corp.
TechX Corp. là đối tác AWS tại Việt Nam được thành lập năm 2019 bởi các chuyên gia có trên 15 năm kinh nghiệm đến từ các công ty đa quốc gia và tập đoàn đi đầu về chuyển đổi số. Sứ mệnh của TechX là tạo lập môi trường cho những con người đầy đam mê, nhiệt huyết thỏa sức khám phá và kiến tạo, mang đến những sản phẩm công nghệ đơn giản và thân thiện, góp phần đẩy nhanh quá trình xây dựng một Việt Nam số trên nền tảng công nghệ điện toán đám mây.
TechX 2 năm liền nhận danh hiệu Đối tác AWS của năm – AWS Partner of the Year tại Việt Nam
