Big data là gì? Đặc điểm và ứng dụng của Big data

Trong cuộc cách mạng 4.0 có sự góp mặt của Big data. Công nghệ này đã đạt đến đỉnh cao và đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu khóa học, kinh doanh, phát hiện tội phạm và thậm chí là phát hiện sớm dịch bệnh. Bài viết dưới đây BKHOST sẽ thông tin chi tiết những kiến thức liên quan tới Big data mà bạn không nên bỏ qua.

Big data là gì?

Như chính tên gọi của nó, Big data là tập hợp dữ liệu lớn gồm dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc. Chúng được những tổ chức thu thập và ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực nhất là ở dự án máy móc, mô hình dự đoán…

Đặc trưng của Big data là lưu trữ thông tin đa dạng, phong phú với khối lượng lớn. Bên cạnh đó tốc độ tạo ra, thu thập và xử lý dữ liệu nhanh, mạnh hiếm gặp ở các công nghệ khác.

Ứng dụng của Big data

Lĩnh vực kinh tế

Để tạo các chiến dịch marketing và cung cấp dịch vụ cho khách hàng tốt hơn các công ty đã sử dụng Big data. Ngoài ra nó còn giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định, chiến lược kinh doanh đúng đắn, nhanh chóng. Như vậy có thể thấy dữ liệu lớn là một phần không thể thiếu để các doanh nghiệp tăng doanh thu, lợi nhuận và cạnh tranh với những đơn vị khác.

Lĩnh vực y tế

Các nhà nghiên cứu y tế dùng Big data để xác định các dấu hiệu bệnh và các yếu tố nguy cơ. Big data còn giúp bác sĩ chẩn đoán được tình trạng của bệnh nhân để từ đó đưa ra phác đồ điều trị hợp lý. Đặc biệt những thông tin có ở Big data như hồ sơ sức khỏe điện tủ, web, mạng xã hội…sẽ cập nhật tình hình mới nhất về dịch bệnh hay các mối đe dọa khác cho chính phủ và tổ chức chăm sóc sức khỏe.

Lĩnh vực năng lượng

Trong những năm trở lại đây Big data đã “ghi điểm” cho ngành năng lượng nhất là dầu khí và điện. Với dầu khí Big data giúp các công ty giám sát hoạt động của đường ống và đưa ra dự đoán chính xác về vị trí khoan tiềm năng. Riêng ngành điện những tiện ích có ở Big data được dùng để theo dõi lưới điện.

Lĩnh vực khác

Ngoài những lĩnh vực nói trên Big data còn được ứng dụng trong dịch vụ tài chính, giao thông vận tải và cả phòng chống tội phạm.

Ví dụ về Big data

Có rất nhiều nguồn để tạo nên dữ liệu lớn, ví dụ như thông tin khách hàng, email, tài liệu, hồ sơ y tế, mạng xã hội, ứng dụng di động… Dữ liệu không chỉ đến từ hệ thống nội bộ mà còn từ dữ liệu ngoài như tệp, hình ảnh, âm thanh liên quan tới thời tiết, giao thông, thị trường tài chính, thông tin người tiêu dùng…

Phá vỡ “chữ V” của Big data (Volume – độ lớn, Variety – đa dạng, Velocity – tốc độ)

Đặc điểm cơ bản nhất mà Big data sở hữu đó chính là khối lượng dữ liệu lớn được tạo ra liên tục. Trong Big data bao gồm các loại cụ thể:

• Dữ liệu có cấu trúc: dữ liệu này được tạo ra từ máy móc và con người, thường chứa cột, hàng nên dễ tìm kiếm và sắp xếp. Ví dụ như hồ sơ tài chính, các giao dịch, thông tin nhân khẩu, chi tiết địa chỉ, đánh giá của người dùng…
• Dữ liệu phi cấu trúc: dạng dữ liệu này không chứa hàng, cột nên khó tìm kiếm và phân tích chẳng hạn như văn bản, tài liệu, hình ảnh từ vệ tinh, tệp PDF…
• Dữ liệu bán cấu trúc: loại dữ liệu này pha trộn giữ có cấu trúc và phi cấu trúc như email, hình ảnh kỹ thuật số.

Các loại dữ liệu nói trên đều được lưu trữ và quản lý trong hệ thống Big data. Nếu kho dữ liệu truyền thống cập nhật thông tin hàng ngày, hàng tuần thì Big data cập nhật từng giây, từng phút theo đúng thời gian thực. Tất cả những điều đó cho thấy mọi thông tin ở dữ liệu lớn cụ thể, chi tiết và hữu ích với đời sống con người.

Các đặc điểm khác của Big data

Ngoài ba đặc trưng cơ bản là độ lớn, tốc độ và đa dạng thì Big data còn có những đặc điểm sau:

• Tính xác thực: yếu tố này đề cập tới sự chính xác và mức độ đáng tin cậy của dữ liệu. Dữ liệu có được từ nhiều nguồn khác nhau nên rất khó để xác định tính đúng, sai. Vì lẽ đó mà Big data cần lọc sạch để những dữ liệu xấu không ảnh hưởng tới người dùng.
• Tính xác nhận: không phải bất cứ dữ liệu nào cũng mang tới những lợi ích cho doanh nghiệp. Vì thế các tổ chức khi sử dụng Big data cần xác nhận rõ ràng tránh ảnh hưởng tới việc kinh doanh.
• Tính thay đổi: đây là một đặc tính có trong các tập hợp dữ liệu lớn. Trong Big data nhiều dữ liệu đa nghĩa và định dạng khác nhau nên gây khó dễ cho việc phân tích và quản lý.

Big data được lưu trữ và xử lý như thế nào?

Data lake là nơi dùng để lưu trữ Big data. Không gian này có thể chứa nhiều loại dữ liệu khác nhau dựa trên những nền tảng dữ liệu lớn hoặc cụm Hadoop, NoSQL và dịch vụ Cloud.

Những thông tin ở trong data lake thường để ở dạng thô. Chúng sẽ được lọc sạch và sắp xếp logic để phục vụ cho các mục đích khác nhau. Một số trường hợp chúng được xử lý bởi các phần mềm chuyên dụng.

Việc xử lý Big data là một vấn đề nan giải đối với cơ sở hạ tầng máy tính bên dưới. Để số hóa hết lượng dữ liệu khổng lồ phải cần đến những hệ thống phân tán, nổi bật nhất phải kể đến Hadoop và Spark. Tuy nhiên chi phí khi sử dụng những công nghệ xử lý này là một thách thức với các tổ chức. Do đó hiện tại nhiều đơn vị lựa chọn dịch vụ đám mây như một giải pháp an toàn, tiết kiệm.

Phân tích hoạt động của Big data

Muốn có được kết quả tốt thì những nhà phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu cần có kiến thức về những dữ liệu họ muốn tìm. Như vậy có nghĩa là để quá trình phân tích hiệu quả thì mọi thứ liên quan như tìm kiếm, lập hồ sơ, lọc, xác nhận, chuyển đổi dữ liệu cần thực hiện bài bản, trình tự.

Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được phân tích bởi các công cụ hiện đại để làm rõ từng chi tiết. Ví dụ với dữ liệu khách hàng sẽ áp dụng phân tích so sánh, phân tích tiếp thị, phân tích thái độ của khách hàng và lắng nghe phản hồi trên mạng xã hội. Tất cả những cách thức đó sẽ đưa đến kết quả chính xác giúp doanh nghiệp có chiến lược kinh doanh đúng đắn.

Công nghệ quản lý Big data

Năm 2006 Hadoop một khung xử lý phân tán mã nguồn được phát hành. Khi mới ra đời đây chính là công nghệ được áp dụng để phân tích các kiến trúc Big data. Sau một thời gian Spark xuất hiện đã làm mờ nhạt MapReduce (một loại công cụ được tích hợp vào Hadoop). Sự đa dạng của hệ thống phân tán giúp người dùng có nhiều lựa chọn để thu thập được những dữ liệu chính xác.

Hiện tại có nhiều nền tảng đám mây dữ liệu lớn do các nhà công nghệ thông tin cung cấp sử dụng khung phân tích nguồn mở Hadoop và Spark như: Amazon EMR, Google Cloud Dataproc, HPE Ezmeral Data Fabric…

Ngoài công nghệ Hadoop và Spark các tổ chức có thể triển khai Big data ở đám mây hoặc cơ sở bằng những công cụ như:

• Kho lưu trữ: dịch vụ lưu trữ đám mây Google Cloud Storage, Azure Blob Storage, Amazon Simple Storage Service hoặc hệ thống tệp phân tán Hadoop…
• Khung quản lý cụm: Mesos, Kubernetes, Yarn, Flink, Hudi…
• Công cụ xử lý luồng: Storm, Samza, Kafka…
• Cơ sở dữ liệu NoSQL: Hbase, Couchbase, CouchDB, Cassandra, Redis…
• Công cụ truy vấn: Presto, Trino, Impala, Drill, Hive…
• Data lake như Google BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift…

Những thách thức về Big data

Khả năng xử lý và thiết kế một kiến trúc dữ liệu lớn là điều khá nan giải mà người dùng phải đối diện khi dùng Big data. Để đáp ứng được nhu cầu của cá nhân, tổ chức Big data cần phải điều chỉnh sao cho phù hợp. Điều này đòi hỏi sự linh hoạt của đội ngũ quản lý dữ liệu và CNTT. Bên cạnh đó để triển khai và quản lý Big data yêu các nhà quản trị phải có kiến thức sâu rộng và có những kỹ năng mới.

Để giải quyết những vấn đề nói trên dịch vụ đám mây là một lựa chọn hoàn hảo. Tuy nhiên các nhà quản lý cần giám sát nghiêm ngặt người dùng nhằm hạn chế chi phí phát sinh. Bên cạnh đó một thách thức đặt ra nữa là phải làm thế nào để các nhà khoa học và nhà phân tích truy cập và tìm kiếm Big data dễ dàng.

Chìa khóa cho một chiến lược Big data hiệu quả

Khi sử dụng Big data trong kinh doanh hay bất cứ một lĩnh vực nào người dùng cần phải có chiến lược rõ ràng, đó chính là bước đầu mở ra cánh cửa thành công. Cụ thể tổ chức, doanh nghiệp cần nắm được chất lượng của Big data, xác định mục tiêu khai thác Big data đồng thời chỉ tập trung vào những thông tin cần thiết. Ngoài ra cần đánh giá khách quan nhu cầu sử dụng nguồn dữ liệu bổ sung đáp ứng trọn vẹn các mục tiêu trong tương lai.

Muốn có được dữ liệu “sạch” và nhất quán người dùng cũng cần ưu tiên chương trình quản trị dữ liệu và các quy trình quản lý dữ liệu. Sự kết hợp cả Big data và công nghệ phân tích, xử lý giúp các đơn vị đạt được những điều mình mong muốn.

Các quy định và thực hành thu thập Big data

Nhu cầu thu thập dữ liệu ngày càng tăng cao trong xã hội hiện đại vì vậy dẫn tới tình trạng lạm dũng dữ liệu. Rất nhiều cá nhân, tổ chức đã lên tiếng về việc bị “xâm phạm” quyền riêng tư. Trước thực trạng đó tháng 5/2008 luật bảo vệ dữ liệu do Liên minh Châu u phê duyệt có hiệu lực (GDPR).

Năm 2018 Đạo luật Quyền riêng tư của Người tiêu dùng California được ban hành. Mục đích của việc làm này là để giúp người dân kiểm soát được thông tin cá nhân đồng thời bắt buộc các công ty kinh doanh cẩn thận hơn khi thu thập dữ liệu ở Big data. Tránh trường hợp để nhân viên truy cập và sử dụng dữ liệu trái phép.

Vai trò người quản lý trong phân tích Big data

Big data cung cấp vô số những thông tin quan trọng cho con người, nhưng nó phát huy được giá trị hay không là ở đội ngũ quản lý và phân tích dữ liệu. Như vậy có thể khẳng định rằng vai trò của con người trong việc quản lý và phân tích Big data là rất cần thiết. Nếu không có họ thì tất cả chỉ là một mớ hỗn độn. Với thiên chức như vậy đòi hỏi người lao động ở các vị trí nói trên phải có kỹ năng giải quyết vấn đề, kỹ năng phân loại và sự nhạy bén trong kinh doanh.

Tổng kết về Big data

Bài viết trên đã cho thấy vai trò to lớn của Big data trong kinh doanh và nhiều lĩnh vực khác. Nếu biết áp dụng, đây sẽ là một thành phần rất hữu ích cho bạn.

Nếu bạn có thắc mắc về Big data hoặc muốn tìm hiểu thêm những khía cạnh khác của lĩnh vực công nghệ thông tin, hãy để lại ở bên bình luận bên dưới, BKHOST sẽ trả lời bạn trong thời gian sớm nhất.

P/s: Bạn cũng có thể truy cập vào Blog của BKHOST để đọc thêm các bài viết chia sẻ kiến thức về lập trình, quản trị mạng, website, domain, hosting, vps, server, email,… Chúc bạn thành công.