Dữ liệu lớn – Bigdata là gì?

Dữ liệu lớn được định nghĩa là một tập hợp thông tin phức tạp và đồ sộ bao gồm các bộ dữ liệu có cấu trúc, không cấu trúc và bán cấu trúc, rất khó quản lý bằng các công cụ xử lý dữ liệu truyền thống. Nó đòi hỏi cơ sở hạ tầng bổ sung để quản lý, phân tích và chuyển đổi thành thông tin chuyên sâu. 

Dữ liệu lớn là một lượng dữ liệu có khối lượng khổng lồ và không ngừng mở rộng nhanh chóng. Không có hệ thống quản lý dữ liệu điển hình nào có thể lưu trữ hoặc phân tích dữ liệu này một cách hiệu quả vì mức độ quan trọng và phức tạp của nó. 

Dữ liệu lớn là tập hợp thông tin có tổ chức, bán cấu trúc và phi cấu trúc được thu thập bởi các doanh nghiệp, có thể được khai thác để lấy thông tin và sử dụng trong các ứng dụng phân tích nâng cao như mô hình dự đoán và học máy.

Cùng với các công nghệ hỗ trợ mục đích phân tích dữ liệu lớn , các hệ thống xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn đã trở thành một phần thường xuyên của cơ sở hạ tầng quản lý dữ liệu doanh nghiệp. Biết cách thức hoạt động của dữ liệu lớn và cách sử dụng nó đòi hỏi sự hiểu biết thấu đáo về các đặc điểm của nó. Những đặc điểm cơ bản của dữ liệu lớn được liệt kê dưới đây. 

1. Khối lượng

Khối lượng dữ liệu của bạn là bao nhiêu trong số đó – được đo bằng gigabyte, zettabyte (ZB) và yottabyte (YB). Xu hướng của ngành dự đoán khối lượng dữ liệu sẽ tăng đáng kể trong vài năm tới. Trước đó, đã xảy ra vấn đề với việc lưu trữ và xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ này. Nhưng ngày nay, dữ liệu được thu thập từ tất cả các nguồn này được tổ chức bằng các hệ thống phân tán như Hadoop. Hiểu được tính hữu ích của dữ liệu đòi hỏi kiến ​​thức về tầm quan trọng của nó. Ngoài ra, người ta có thể sử dụng âm lượng để xác định xem tập dữ liệu có phải là dữ liệu lớn hay không.

2. Vận tốc

Vận tốc mô tả tốc độ xử lý dữ liệu. Bất kỳ hoạt động dữ liệu quan trọng nào cũng phải hoạt động ở tốc độ cao. Sự liên kết của các tập dữ liệu đến, các hoạt động bùng nổ và tốc độ thay đổi tạo nên hiện tượng này. Các cảm biến, nền tảng truyền thông xã hội và nhật ký ứng dụng đều liên tục tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ. Sẽ không có ích gì khi dành thời gian hoặc công sức cho nó nếu luồng dữ liệu không liên tục.

3. Sự đa dạng

Nhiều loại dữ liệu lớn được gọi là sự đa dạng. Vì nó ảnh hưởng đến hiệu suất nên đây là một trong những vấn đề chính mà lĩnh vực dữ liệu lớn hiện đang phải giải quyết. Điều quan trọng là phải tổ chức dữ liệu của bạn để bạn có thể quản lý tính đa dạng của nó một cách hiệu quả. Sự đa dạng là lượng thông tin đa dạng mà bạn thu thập được từ nhiều nguồn.

4. Tính xác thực

Tính chính xác của dữ liệu của bạn được gọi là tính xác thực. Độ chính xác của những phát hiện của bạn có thể bị tổn hại nghiêm trọng do tính xác thực kém, khiến nó trở thành một trong những phẩm chất quan trọng nhất của dữ liệu lớn. Nó chỉ định mức độ tin cậy của dữ liệu. Điều quan trọng là phải loại bỏ những thông tin không cần thiết và sử dụng dữ liệu còn lại để xử lý vì hầu hết dữ liệu bạn gặp đều không có cấu trúc.

5. Giá trị

Giá trị là lợi thế mà dữ liệu mang lại cho công ty của bạn. Nó có phản ánh mục tiêu của công ty bạn không? Nó có hỗ trợ sự phát triển của công ty bạn không? Đó là một trong những nguyên tắc cơ bản quan trọng nhất của dữ liệu lớn. Các nhà khoa học dữ liệu trước tiên chuyển đổi dữ liệu chưa được xử lý thành kiến ​​thức. Dữ liệu tốt nhất từ ​​việc thu thập dữ liệu này sẽ được trích xuất sau khi đã được làm sạch. Trên tập dữ liệu này, việc phân tích và nhận dạng mẫu được thực hiện. Kết quả của phương pháp có thể được sử dụng để xác định giá trị của dữ liệu.

Các loại dữ liệu lớn

Thông tin chứa trong kho dữ liệu lớn có thể được phân thành sáu loại. Đó là:

1. Dữ liệu có cấu trúc

Kiểu dữ liệu này được xác định rõ ràng và có tổ chức, đúng như tên gọi. Nó có cấu trúc rõ ràng mà máy tính hoặc con người có thể hiểu được. Đó là thông tin có cấu trúc tốt có thể được lưu trữ nhanh chóng và dễ dàng trong cơ sở dữ liệu và được truy cập bằng các phương pháp đơn giản. Vì bạn biết trước định dạng dữ liệu bạn sẽ sử dụng nên loại dữ liệu này là loại dữ liệu dễ quản lý nhất. Ví dụ: dữ liệu có cấu trúc là thông tin mà doanh nghiệp lưu giữ trong cơ sở dữ liệu của mình, chẳng hạn như bảng và bảng tính.

2. Dữ liệu bán cấu trúc

Dữ liệu bán cấu trúc, như thuật ngữ ngụ ý, kết hợp dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Đó là thông tin chưa được phân loại vào cơ sở dữ liệu cụ thể nhưng vẫn có các thẻ quan trọng để phân biệt các phần khác nhau trong cùng một cơ sở dữ liệu. Ví dụ, dữ liệu bán cấu trúc có thể được tìm thấy trong các định nghĩa bảng của hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (DBMS) . Mặc dù không được tổ chức hoàn toàn nhưng loại dữ liệu này có một số tổ chức. Thoạt nhìn, điều này có vẻ không có cấu trúc và thách thức các khung mô hình dữ liệu thông thường. Để minh họa, văn bản NoSQL có thể được xử lý bằng từ khóa. Các tệp CSV cũng được coi là dữ liệu bán cấu trúc.

3. Dữ liệu phi cấu trúc

Dữ liệu phi cấu trúc là dữ liệu không có cấu trúc được công nhận. Kích thước và tính không đồng nhất của nó rộng hơn đáng kể so với dữ liệu có cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc đề cập đến bất kỳ tập hợp dữ liệu nào không được tổ chức hoặc xác định rõ ràng. Kiểu dữ liệu này hỗn loạn và khó xử lý, hiểu và đánh giá. Nó không có cấu trúc cố định và có thể thay đổi vào những thời điểm khác nhau. Bạn sẽ gặp phần lớn dữ liệu lớn trong danh mục này. Dữ liệu phi cấu trúc bao gồm các bình luận trên mạng xã hội, tweet, lượt chia sẻ, bài đăng, video YouTube mà người dùng xem và tin nhắn văn bản WhatsApp họ gửi.

4. Dữ liệu không gian địa lý

Dữ liệu không gian địa lý là thông tin về sự vật, sự kiện hoặc các đặc điểm khác nằm trên hoặc gần bề mặt trái đất. Dữ liệu không gian địa lý thường kết hợp thông tin thời gian với thông tin vị trí (tọa độ thường trên hành tinh) và thông tin thuộc tính (đặc điểm của vật phẩm, sự kiện hoặc hiện tượng được đề cập) (thời gian hoặc khoảng thời gian tồn tại của vị trí và thuộc tính). Địa điểm được báo cáo có thể là tĩnh (chẳng hạn như vị trí của một thiết bị, xảy ra động đất hoặc trẻ em nghèo) hoặc động (ví dụ: ô tô đang di chuyển hoặc người đi bộ, sự lây lan của bệnh truyền nhiễm).

5. Dữ liệu ghi nhật ký máy hoặc hoạt động

Dữ liệu máy là thông tin được tạo ra bởi quy trình máy tính hoặc hoạt động ứng dụng mà không có sự tham gia của con người. Con người hiếm khi thay đổi dữ liệu máy, mặc dù nó có thể được thu thập và nghiên cứu. Điều này ngụ ý rằng dữ liệu do người dùng cuối nhập theo cách thủ công không được xác định là dữ liệu do máy tạo. Những dữ liệu này ngày càng được con người vô tình hoặc do máy móc tạo ra và chúng có tác động đến tất cả các ngành sử dụng máy tính trong hoạt động hàng ngày của họ. Ví dụ về dữ liệu máy bao gồm bản ghi chi tiết cuộc gọi và tệp nhật ký ứng dụng.

6. Dữ liệu nguồn mở

Cơ sở dữ liệu nguồn mở chứa dữ liệu quan trọng trong phần mềm thuộc thẩm quyền của tổ chức. Người dùng cơ sở dữ liệu nguồn mở có thể xây dựng một hệ thống phù hợp với nhu cầu và yêu cầu nghề nghiệp của riêng họ. Nó miễn phí và sẵn sàng chia sẻ. Nó có thể đáp ứng bất kỳ sự lựa chọn nào của người dùng bằng cách thay đổi mã nguồn. Cơ sở dữ liệu nguồn mở đáp ứng nhu cầu phân tích dữ liệu với chi phí hợp lý hơn từ số lượng ứng dụng đổi mới ngày càng tăng. Kỷ nguyên dữ liệu lớn có sẵn để thu thập và đánh giá đã đến nhờ phương tiện truyền thông xã hội và Internet of Things (IoT). Google Public Data Explorer là một ví dụ về loại dữ liệu lớn này.

Tầm quan trọng của dữ liệu lớn

Dữ liệu lớn rất quan trọng đối với các doanh nghiệp hiện đại vì những lý do sau:

1. Tiết kiệm chi phí 

Khi một công ty phải lưu trữ nhiều dữ liệu, các nền tảng dữ liệu lớn như Apache Hadoop, Spark, v.v., có thể giúp tiết kiệm chi phí. Những công nghệ này hỗ trợ doanh nghiệp tìm ra các phương pháp hiệu quả hơn để tiến hành hoạt động. Điều này cũng ảnh hưởng tới lợi nhuận của doanh nghiệp. Ví dụ: giá trả lại thường đắt hơn 1,5 lần so với giá vận chuyển tiêu chuẩn.

Bằng cách ước tính khả năng trả lại sản phẩm, doanh nghiệp sử dụng dữ liệu lớn và phân tích để giảm chi phí trả lại sản phẩm. Sau đó, họ có thể thực hiện các hành động cần thiết để giảm thiểu tổn thất do trả lại sản phẩm.

2. Hiệu quả lái xe

Bằng cách sử dụng phân tích trong bộ nhớ theo thời gian thực, doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Họ có thể nhanh chóng đánh giá dữ liệu nhờ các công cụ dữ liệu lớn, giúp hành động sớm dễ dàng hơn, tùy thuộc vào những gì họ khám phá được. Các công cụ dữ liệu lớn có tiềm năng tăng hiệu quả hoạt động. Các công cụ này có thể tự động hóa các quy trình và nhiệm vụ lặp đi lặp lại để cung cấp cho nhân viên nhiều thời gian hơn để thực hiện các hoạt động đòi hỏi kỹ năng nhận thức.

3. Phân tích thị trường

Phân tích dữ liệu lớn hỗ trợ các công ty hiểu rõ hơn về trạng thái của thị trường. Ví dụ, nghiên cứu các mô hình mua hàng cho phép doanh nghiệp xác định các mặt hàng phổ biến nhất và phát triển chúng một cách thích hợp. Điều này cho phép bạn vượt trội hơn đối thủ. Các công ty sử dụng dữ liệu lớn cung cấp cho mạng lưới nhà cung cấp hoặc cộng đồng B2B độ chính xác và hiểu biết sâu sắc hơn. Việc sử dụng kiến ​​thức theo ngữ cảnh phức tạp hơn (điều cần thiết để thành công) có thể thực hiện được thông qua dữ liệu lớn.

4. Cải thiện trải nghiệm của khách hàng 

Dữ liệu lớn cho phép các công ty điều chỉnh sản phẩm cho phù hợp với thị trường mục tiêu của mình mà không phải tốn 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, doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu lớn để nghiên cứu mô hình người tiêu dùng. Bằng cách sử dụng những hiểu biết sâu sắc này, các chiến lược tiếp thị tập trung và có mục tiêu được tạo ra để hỗ trợ các công ty đáp ứng mong đợi của người tiêu dùng và thúc đẩy lòng trung thành với thương hiệu.

5. Hỗ trợ đổi mới

Đổi mới kinh doanh dựa trên những hiểu biết sâu sắc mà bạn có thể khám phá thông qua phân tích dữ liệu lớn. Nó cho phép bạn đổi mới các sản phẩm và dịch vụ mới đồng thời cập nhật những sản phẩm và dịch vụ hiện có. Việc phát triển sản phẩm có thể được hỗ trợ bằng cách biết người tiêu dùng nghĩ gì về hàng hóa và dịch vụ của bạn. Các doanh nghiệp phải đưa ra các thủ tục hỗ trợ họ theo dõi phản hồi, sự thành công của sản phẩm và các công ty đối thủ trong thị trường cạnh tranh ngày nay. Phân tích dữ liệu lớn cũng giúp giám sát thị trường theo thời gian thực, hỗ trợ đổi mới kịp thời.

6. Phát hiện gian lận

Dữ liệu lớn chủ yếu được các công ty tài chính và khu vực công sử dụng để xác định gian lận. Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng trí tuệ nhân tạo và thuật toán học máy để tìm ra những điểm bất thường và xu hướng giao dịch. Những điểm bất thường trong mô hình giao dịch này cho thấy có điều gì đó không đúng chỗ hoặc có sự không khớp, cung cấp cho chúng tôi những gợi ý về các hành vi gian lận tiềm ẩn. Bằng cách phát hiện gian lận trước khi chúng gây ra vấn đề, công ty có thể cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn, tránh tổn thất và luôn tuân thủ.

7. Nâng cao năng suất

Các công cụ dữ liệu lớn hiện đại giúp các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu có thể kiểm tra hiệu quả lượng dữ liệu khổng lồ, cung cấp cho họ cái nhìn tổng quan nhanh chóng về dữ liệu bổ sung. Ngoài ra, nó làm tăng mức sản lượng của họ. Hơn nữa, phân tích dữ liệu lớn cho phép các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu tìm hiểu thêm về hiệu quả của đường ống dữ liệu của họ, cho phép họ chọn cách thực hiện nhiệm vụ và nhiệm vụ của mình hiệu quả hơn.

8. Kích hoạt sự linh hoạt

Phân tích dữ liệu lớn có thể hỗ trợ các doanh nghiệp trở nên đổi mới và thích ứng hơn trên thị trường. Người ta có thể phân tích các tập dữ liệu lớn về người tiêu dùng để giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về đối thủ và xử lý các điểm khó khăn của khách hàng hiệu quả hơn. Ngoài ra, việc có sẵn nhiều dữ liệu cho phép doanh nghiệp đánh giá rủi ro, nâng cao sản phẩm và dịch vụ cũng như cải thiện hoạt động truyền thông. Ngay cả các doanh nghiệp thương mại điện tử nhỏ cũng có thể hưởng lợi từ việc sử dụng dữ liệu khách hàng và định giá theo thời gian thực để đưa ra lựa chọn thông minh hơn về lượng hàng trong kho, giảm thiểu rủi ro và sử dụng lao động tạm thời.

Cuối cùng, dữ liệu lớn đã đẩy nhanh đáng kể quá trình ra quyết định của doanh nghiệp. Một loạt các yếu tố dữ liệu được xem xét, chẳng hạn như người tiêu dùng muốn gì, giải pháp cho vấn đề của họ, phân tích nhu cầu của họ theo xu hướng thị trường, v.v. Điều này cung cấp cho người ra quyết định những thông tin cần thiết để giúp doanh nghiệp phát triển và cạnh tranh.

7 phương pháp thực hành dữ liệu lớn hàng đầu năm 2022

Để tối đa hóa sức mạnh của dữ liệu lớn, bạn nên làm theo một số phương pháp hay nhất:

1. Thiết lập mục tiêu kinh doanh dữ liệu lớn

CNTT thường xuyên bị phân tâm bởi đối tượng “sáng bóng” mới nhất, chẳng hạn như cụm Hadoop. Bắt đầu hành trình dữ liệu lớn của bạn bằng cách phác thảo chi tiết mục tiêu kinh doanh. Thu thập, kiểm tra và hiểu rõ các yêu cầu kinh doanh trước tiên. Dự án của bạn phải có mục tiêu kinh doanh; nó không thể chỉ là một vấn đề kỹ thuật. Trước khi bắt đầu quá trình sử dụng phân tích dữ liệu lớn, bước đầu tiên và quan trọng nhất bạn nên làm là hiểu các yêu cầu và mục tiêu của công ty. Để có mục tiêu hướng tới, người dùng doanh nghiệp phải hiểu rõ về kết quả và kết quả mà họ muốn đạt được.

2. Phối hợp với đối tác để đánh giá tình hình và lập kế hoạch

Bộ phận CNTT không nên một mình làm việc trên một dự án dữ liệu lớn. Để giới thiệu một tổ chức bên ngoài và đánh giá vị trí hiện tại của bạn, nó phải có sự tham gia của chủ sở hữu dữ liệu, ngành nghề kinh doanh hoặc bộ phận và có thể là người ngoài, chẳng hạn như nhà cung cấp công nghệ dữ liệu lớn hoặc nhà tư vấn. Cần có sự giám sát liên tục trong suốt quá trình để đảm bảo rằng bạn đang thu thập dữ liệu mình yêu cầu và dữ liệu đó sẽ cung cấp cho bạn thông tin chi tiết mà bạn tìm kiếm. Đừng chỉ đơn giản là thu thập mọi thứ và kiểm tra nó sau khi bạn hoàn thành.

3. Tìm hiểu dữ liệu bạn đã có và những gì bạn cần

Không có lượng dữ liệu nào có thể tương đương với dữ liệu “tốt”. Bạn sẽ tùy thuộc vào việc đánh giá xem mình có dữ liệu chính xác hay không – thông thường, dữ liệu không được tổ chức và ở nhiều định dạng khác nhau do được thu thập ngẫu nhiên. Biết những gì bạn thiếu cũng quan trọng như biết những gì bạn có. Không phải lúc nào cũng có thể dự đoán trước các trường dữ liệu cần thiết, vì vậy hãy cẩn thận xây dựng tính linh hoạt để thực hiện các thay đổi trong cơ sở hạ tầng cơ sở dữ liệu khi bạn thực hiện. Điểm mấu chốt là bạn cần thường xuyên kiểm tra dữ liệu và đánh giá kết quả.

4. Duy trì cuộc đối thoại liên tục 

Cần có sự liên lạc thường xuyên giữa bộ phận CNTT và các bên liên quan để sự hợp tác có hiệu quả. Đang thực hiện dự án, mục tiêu có thể thay đổi; trong trường hợp đó, CNTT phải được thông báo và thực hiện những thay đổi cần thiết. Bạn có thể cần phải chuyển từ thu thập loại dữ liệu này sang thu thập loại dữ liệu khác. Theo ý kiến ​​​​của bạn, điều đó không nên tiếp tục lâu hơn mức cần thiết. 

Tạo một bản đồ rõ ràng để mô tả các kết quả dự đoán hoặc mong muốn tại các nút giao thông quan trọng. Người dùng nên xem lại dự án 12 tháng ba tháng một lần. Điều này giúp bạn có thời gian để suy ngẫm và điều chỉnh lộ trình của mình nếu cần.

5. Bắt đầu chậm rãi và di chuyển nhanh chóng ở các giai đoạn sau

Dự án dữ liệu lớn ban đầu không nên có tiêu chuẩn quá cao. Tốt hơn là nên bắt đầu với một dự án thử nghiệm hoặc bằng chứng khái niệm nhỏ và dễ quản lý. Người ta không nên cố gắng đảm nhận nhiều việc hơn mức mình có thể xử lý vì có liên quan đến một lộ trình học tập. 

Chọn một vị trí trong quy trình kinh doanh của bạn mà bạn muốn thực hiện các cải tiến sẽ không gây ảnh hưởng đáng kể nếu có sự cố xảy ra hoặc hoạt động kém. Ngoài ra, bạn có thể muốn sử dụng DevOps và các phương pháp dự án linh hoạt cũng như quy trình triển khai lặp lại.

6. Phân tích nhu cầu về công nghệ dữ liệu lớn

Theo IDC, phần lớn dữ liệu là không có cấu trúc – lên tới 90%. Bạn vẫn phải xem xét các nguồn dữ liệu để chọn kho dữ liệu chấp nhận được nhất. Bạn có thể chọn giữa ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) và cơ sở dữ liệu NoSQL, với nhiều biến thể của từng loại.

Apache Spark có thể được yêu cầu để xử lý theo thời gian thực, mặc dù Hadoop, một quy trình hàng loạt, có thể đủ cho các trường hợp sử dụng không theo thời gian thực. Cơ sở dữ liệu địa lý là một lựa chọn khác để dữ liệu trải rộng trên nhiều nơi, điều này có thể cần thiết đối với một doanh nghiệp có nhiều văn phòng và trung tâm dữ liệu. Ngoài ra, hãy xem xét khả năng phân tích chuyên biệt của từng cơ sở dữ liệu để xác định xem chúng có áp dụng cho bạn hay không.

7. Phù hợp với dữ liệu lớn dựa trên đám mây

Vì mức sử dụng điện toán đám mây được đo lường và dữ liệu lớn yêu cầu xử lý nhiều dữ liệu nên bạn phải thận trọng khi sử dụng nó. Có thể tạo mẫu nhanh với sự trợ giúp của các dịch vụ như Amazon EMR và Google BigQuery. Ưu điểm của đám mây là tạo nguyên mẫu cho môi trường của bạn trước khi sử dụng nó.

Bạn có thể thiết lập môi trường phát triển và thử nghiệm cũng như sử dụng nó làm nền tảng thử nghiệm chỉ trong vài giờ bằng cách sử dụng tập hợp con dữ liệu và nhiều công cụ được cung cấp bởi các nhà cung cấp đám mây như Amazon Web Services (AWS) và Microsoft Azure . 

Takeaway 

Phần lớn thông tin được tạo ra ngày nay bao gồm dữ liệu lớn. IDC dự đoán rằng chi tiêu toàn cầu cho dữ liệu lớn và phân tích sẽ sớm vượt qua 216 tỷ USD, tăng trưởng với tốc độ 12,8% cho đến năm 2025 (theo Hướng dẫn chi tiêu phân tích và dữ liệu lớn toàn cầu năm 2021 của ICD ). Việc hiểu và sử dụng các bộ dữ liệu khối lượng lớn và thường không có cấu trúc này có thể mang lại cho các công ty lợi thế cạnh tranh. Nó cho phép bạn trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu lẽ ra chưa được khai thác, từ mô hình sử dụng điểm cuối đến phương tiện truyền thông xã hội.