Big data là gì? Các lĩnh vực ứng dụng big data như thế nào?

Nội dung

Big data là thuật ngữ xuất hiện với cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Big data và IoT, AI, Công nghệ thực tế ảo… đã mở ra kỷ nguyên công nghệ số mới của loài người trong những năm gần đây và cả trong tương lai. Cùng tìm hiểu về Big data là gì và Ứng dụng của big data trong thực tiễn hiện nay nhé!

1. Big data là gì?

Big data là thuật ngữ tiếng Anh có nghĩa tiếng Việt là dữ liệu lớn nói về việc xử lý một tập hợp dữ liệu có quy mô rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không đủ khả năng xử lý.

Dữ liệu lớn bao gồm tập hợp của các hình thức: phân tích, thu thập, giám sát, tìm kiếm, chia sẻ, truyền nhận, lưu trữ, trực quan, truy vấn và tính riêng tư. Tính tới thời điểm hiện nay chưa có định nghĩa nào là chính xác cho thuật ngữ big data bởi chưa có thang đo được chính xác độ lớn “big” của data.

Big data - yếu tố quan trọng trong công cuộc số hoá

Trong thời đại càng ngày càng có nhiều thông tin trên thế giới được trao đổi online, các nhà phân tích có thể bắt đầu sử dụng những thông tin đó làm dữ liệu và phân tích với nhiều mục đích khác nhau. Những thông tin mang lại từ mạng xã hội, sách trực tuyến, âm nhạc, video,... đã làm tăng đáng kể lượng dữ liệu để phục vụ phân tích.

2. Đặc trưng của big data

Big Data không chỉ nói về số lượng dữ liệu mà còn bao gồm nhiều dạng dữ liệu khác nhau: text, thông tin về khách hàng, video, hình ảnh, số lượng giao dịch…

Big Data sở hữu 5 đặc trưng sau đây:

2.1 Tính khối lượng

Đặc trưng này được thể hiện ngay trong tên gọi với từ Big, khối lượng của Big data là rất lớn, chưa có dụng cụ để đo lường độ lớn này tới mức nào. Đặc trưng này của Big Data phát triển song song với tốc độ lớn mạnh của internet, thiết bị di động, mạng xã hội và công nghệ IoT theo từng ngày thậm chí là hàng giờ.

2.2 Tốc độ

Đặc trưng về tốc độ (Velocity) xử lý là điều kiện thiết yếu cấu thành nên Big Data. Đặc biệt trong bối cảnh Dữ liệu lớn đang được ưng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực: Internet, tài chính, y tế, ngân hàng, chăm sóc sức khỏe… các dữ liệu khổng lồ được xử lý trong thời gian thực (real – time). Công nghệ quản lý Big data ngày một hiện đại cho phép thực hiện xử lý ngay lập tức trước khi lưu trữ vào cơ sở dữ liệu.

Những đặc trưng cơ bản khi nhắc tới Big data

2.3 Đa dạng

Với những phương pháp xử lý truyền thống, hầu hết các dữ liệu sẽ được thu thập gọn gàng bằng các bảng biểu, gọi là dữ liệu có cấu trúc. Trong thời đại công nghệ ngày nay, dữ liệu chủ yếu xuất hiện ở dạng phi cấu trúc như: tin nhắn, thoại, bài viết, âm thanh, video… Công nghệ Big Data giúp cho công việc liên kết và phân tích đa dạng chúng loại dữ liệu với nhau trở nên dễ dàng.

2.4 Tính chính xác

Cùng với sự đa dạng và số lượng lớn, độ chính xác (Veracity) là một trong những tính chất đặc trưng phức tạp nhất của Big Data. Đặc trưng này đề cập tới việc khai thác chất lượng tập dữ liệu và làm sạch một cách có hệ thống, từ đó làm tăng độ tin cậy, chính xác giúp ích cho việc phân tích có hiệu quả cao.

2.5 Giá trị thông tin

Giá trị thông tin (Value) là chính chất quan trọng nhất của công nghệ Big Data. Một tổ chức/ doanh nghiệp muốn ứng dụng Big Data vào xử lý bài toán mô hình hoạt động kinh doanh thì đầu tiên p hải xác định được những thông tin hữu ích mà công nghệ Dữ liệu lớn có thể mang lại nhằm đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp.

3. Vai trò của big data

Trong bối cảnh thế giới ngày nay, các ứng dụng mạng xã hội bùng nổ rộng rãi, dẫn tới việc tăng trưởng dữ liệu một cách nhanh chóng. Cá nền tảng truyền thông xã hội có hàng tỷ người dùng kết nối, chia sẻ thông tin, hình ảnh, video… hàng ngày. Lượng dữ liệu gia tăng với tốc độ chóng mặt không còn là chi phí áp lên doanh nghiệp/ tổ chức nữa, ngược lại nó đang được tận dụng để phân tích và tìm ra phương pháp phát triển cũng như cạnh tranh với các đối thủ trong cùng ngành nghề.

Vì vậy, Big Data ngày càng trở nên quan trọng, nó khiến cho cả thế giới thay đổi cách nhìn nhận, đánh giá và sử dụng thông tin trong các hoạt động kinh doanh, vận hành doanh nghiêp.

Vai trò quan trọng của Big Data không phải nằm ở chỗ có bao nhiêu dữ liệu mà nằm ở việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và áp dụng kết quả như thế nào.

Tầm quan trọng của Big data đối với sự phát triển của nhân loại

Big Data kết hợp với việc phân tích hiệu quả sẽ trở thành vũ khí cực kỳ lợi hại giúp tổ chức/ doanh nghiệp tìm được lời giải cho các bài toán nan giải:

- Làm cách nào giảm chi phí mà không ảnh hưởng tới lợi nhuận?

- Làm cách nào để tối ưu thời gian làm việc mà không ảnh hưởng hiệu quả?

- Chiến lược để phát triển sản phẩm mới cho doanh nghiệp/ tổ chức?

- Giải pháp tối ưu hóa các quy trình sản xuất/ kinh doanh.

- Làm sao để đưa ra các quyết định thông minh mang lại hiệu quả tốt hơn?

- Biết được lý do, địa điểm, thời gian khách hàng sẽ mua hàng?

- Dự đoán được xu hướng của thị trường liên quan tới ngành nghề của doanh nghiệp?

- Dự đoán nhu cầu của khách hàng trong tương lai.

- Xác định nguyên nhân gốc rễ của sự cố, lỗi trong thời gian thực một cách nhanh chóng.

- Đưa ra những chiến lược kinh doanh/ hoạt động phù hợp dựa trên hành vi của khách hàng.

- Phát hiện nhanh chóng và chính xác hành vi gian lận trước khi nó ảnh hưởng tới doanh nghiệp/ tổ chức.

Xem thêm: Các ứng dụng phổ biến của big data hiện nay

4. Quá trình hình thành big data

Big Data được hình thành vào khoảng thập kỷ 80 – 90 của thế kỷ 20. Năm 1984, tập đoàn Teradata đã đưa ra thị trường hệ thống xử lý dữ liệu song song có tên DBC 1012. Đây cũng là doanh nghiệp tiên phong trong việc phát triển những hệ thống lưu trữ và phân tích đầu tiên đến 1 terabyte dữ liệu vào năm 1992.

Năm 2000, Tập đoàn LexisNexis ngày nay (tên cũ là Seisint Inc) đã phát triển một khung chia sẻ tệp dựa trên cấu trúc C++ để lưu trữ và truy vấn data.

Quy trình hoạt động trong hệ thống số

Năm 2005, nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu phát hiện ra số lượng người dùng được tạo ra bởi các khách hàng sử dụng youtube, facebook và các dịch vụ trực tuyến khác là rất lớn. Hadoop (Framework open source được tạo ra chuyên lưu trữ và phân tích Big Data) đã được phát minh cùng với sự phổ biến của NoSQL và hàng loạt các framework khác đóng vai trò cần thiết giúp thúc đẩy công nghệ dữ liệu lớn phát triển một cách dễ dàng và chi phí lưu trữ rẻ hơn.

Trong thời đại ngày nay, nhờ có Internet of Things mà khối lượng Big Data ngày càng lớn, đi kèm với nó là tốc độ nạp vô cùng nhanh chóng, do dữ liệu không chỉ do con người tạo ra mà còn do máy móc tự động tạo.

5. Khó khăn khi làm việc với big data

Big Data là một tập hợp dữ liệu vô cùng lớn, vì vậy nó cũng mang lại 3 khó khăn điển hình cho các doanh nghiệp/ tổ chức.

Thách thức của Big Data: Khối lượng dữ liệu quá lớn và tăng trưởng quá nhanh là thách thức lớn nhất khi sử dụng Big Data. Các tổ chức/ doanh nghiệp luôn cố gắng để bắt kịp với sự gia tăng với tốc độ nhanh chóng của dữ liệu và tìm cách giải bài toán lưu trữ đủ Big Data cần thiết. Thách thức tiếp theo tới từ việc thời gian xử lý Big Data. Theo thông tin từ các nhà khoa học dữ liệu thì họ thường phải dành 50 -80% thời gian để quản lý, chuẩn bị dữ liệu trước khi đưa ra sử dụng nó. Thứ 3, khối lượng dữ liệu lớn nên chất lượng dữ liệu đôi khi không được đảm bảo, có nhiều dữ liệu lỗi gây khó khăn trong việc lọc và xử lý.

Ý kiến trái chiều về việc sử dụng Big Data: Big Data mang lại lợi ích vô cùng to lớn cho các tổ chức/ doanh nghiệp là không phải bàn cãi, tuy nhiên chi phí đầu tư cho nó cũng không phải là con số nhỏ và chưa có nhiều người biết tận dụng ưu điểm của nó. Một số doanh nghiệp lớn đã đầu tư hàng tỷ USD cho công nghệ Big Data để sở hữu thông tin quan trọng nhưng thống kê chỉ ra chỉ khoảng 40% số nhân viên thật sự hiểu và tận dụng được lượng dữ liệu này dẫn tới lãng phí tài nguyên. Bên cạnh đó việc sử dụng Big Data cũng đang tồn tại ý kiến chỉ trích vì một số trường hợp xâm phạm đến quyền riêng tư của người dùng. Hiện nay trên thế giới có tồn tại một số quốc gia coi đây là việc vi phạm pháp luật.

Tranh cãi về việc lấy thông tin từ Big Data: Một số nhà nghiên cứu tỏ ra quan ngại khi các quản lý doanh nghiệp/ tổ chức quá phụ thuộc vào dữ liệu từ Big Data vì cho rằng việc này dễ gây ra sự chủ quan và ảnh hưởng tới kết quả cuối cùng của chiến lược khi thực hiện trong tương lai. Trong khi ở chiều ngược lại, nhiều doanh nghiệp/ tổ chức rất mong muốn có được thông tin từ nguồn Big Data để làm cơ sở cho các chiến lược kinh doanh của mình.

Những khó khăn phải đối mặt khi triển khai hệ thống big data

6. Quy trình hoạt động của big data

Quy trình hoạt động của Big Data bao gồm 5 bước:

6.1 Xây dựng chiến lược Big Data

Chiến lược Big Data là một kế hoạch được thiết kế để giúp khách hàng giám sát, cải thiện cách thu thập, lưu trữ, quản lý, chia sẻ và sử dụng dữ liệu cho doanh nghiệp. Xem xét các mục tiêu và sáng kiến trong thời điểm hiện tại, tương lai của doanh nghiệp là một trong những việc quan trọng khi phát triển chiến lược Big Data. Để có một chiến lược Big Data hiệu quả yêu cầu doanh nghiệp phải coi Big Data như một tài sản kinh doanh có giá trị thay vì chỉ là một công cụ bình thường.

6.2 Xác định các nguồn Big Data

Nguồn dữ liệu của Big Data thường được phân làm 4 loại sau:

Dữ liệu truyền trực tiếp: Là những dữ liệu mang đến từ Internet of Things (IoT) và cá thiết bị được kết nối vào hệ thống công nghệ thông tin từ thiết bị thông minh như điện thoại, ô tô… Những dữ liệu Big Data sau khi được truyền đến có thể phân tích và ra quyết định dữ liệu nào nên giữ hoặc không, dữ liệu nào cần phân tích sâu thêm.

Social Media (Facebook, Instagram, Youtube,…): Nguồn mạng xã hội mang tới dữ liệu Big Data ở dạng hình ảnh, văn bản, giọng nói, video, âm thanh rất hữu ích cho chức năng tiếp thị, bán hàng, chăm sóc khách hàng, hỗ trợ. Những dữ liệu thu thập được từ nguồn social media thường ở dạng phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc, vì vậy nó cũng đặt ra thách thức cho những nhà nghiên cứu trong việc tiêu thụ và phân tích.

Dữ liệu có sẵn và được công bố: Là loại dữ liệu, thông tin được công bố rộng rãi và công khai trên các phương tiện thông tin chính thức như trang web của chính phủ các nước…

Nguồn khác: Là những dữ liệu từ khách hàng, nhà cung cấp hoặc lưu trữ đám mây…

Quy trình ứng dụng Big data một cách tối ưu nhất

6.3 Tiếp cận, quản lý và lưu trữ Big Data

Với các hệ thống máy tính hiện đại ngày nay, đã cung cấp tốc độ, sức mạnh và tính linh hoạt cần để nhanh chóng truy cập được số lượng dữ liệu lớn. Cùng với sự bảo mật đáng tin cậy, các công ty/ tổ chức cũng cần có phương án tích hợp dữ liệu, xây dựng đường truyền dữ liệu, đảm bảo chất lượng, cung cấp khả năng quản lý và lưu trữ dữ liệu cũng như chuẩn bị thông tin để phân tích dữ liệu một cách linh hoạt

6.4 Thực hiện phân tích dữ liệu

Bằng việc áp dụng các công nghệ có hiệu suất cao như điện toán lưới hoặc phân tích trong bộ nhớ, các tổ chức/ doanh nghiệp có thể chọn sử dụng tất cả dữ liệu lớn họ có để tiến hành phân tích. Cách khác là xác định trước dữ liệu nào có liên quan trước khi phân tích. Dù áp dụng cách nào thì việc phân tích dữ liệu lớn là cách mà các công ty thực hiện để thu được giá trị thông tin chi tiết. Trong thời đại ngày nay, nguồn cấp dữ liệu lớn đồng hành với đó là các công nghệ phân tích nâng cao như trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học.

6.5 Đưa ra quyết định trên cơ sở dữ liệu

Nguồn dữ liệu đáng tin cậy, phương pháp quản lý tốt mang lại kết quả phân tích đáng tin cậy và những quyết định sáng suốt cho công ty/ doanh nghiệp. Để duy trì tính cạnh tranh tạo ưu thế, các doanh nghiệp cần nắm bắt toàn bộ giá trị của Big Data và hoạt động theo hướng thông tin dữ liệu chỉ ra để có quyết định dựa trên cơ sở dữ liệu đã chứng minh rõ ràng. Những việc này sẽ giúp tổ chức/ doanh nghiệp hoạt động tốt hơn, dễ dự đoán và sinh ra lợi nhuận cao hơn.

7. Các công nghệ đặc biệt của big data

5 công nghệ đặc biệt dưới đây mang tính đặc biệt của Big Data

Hadoop: Hệ sinh thái Hadoop là một Apache framework mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ lập trình Java, có thể xử lý phân tán các tập dữ liệu lớn trên các cụm máy tính thông qua những mô hình lập trình đơn giản. Hadoop được thiết kế với mục đích mở rộng quy mô từ một máy chủ đơn sang hệ thống hàng ngàm máy tính khác có tính toán và lưu trữ cục bộ.

Apache Spark: Là công cụ tính toán nhanh Apache Spark có mục đích chung để xử lý quy mô dữ liệu. Nó có thể xử lý dữ liệu với tốc độ nhanh hơn 100 lần so với MapReduce.

Data Lakes: Đây là các kho lưu trữ chứa khối lượng dữ liệu thô cực lớn ở định dạng gốc, giúp người dùng có thể truy cập vào một lượng dữ liệu lớn một cách dễ dàng bất kì khi nào có nhu cầu. Các yếu tố đưa data lakes tăng trưởng là những phong trào kỹ thuật số và sự phát triển của IoT.

NoSQL Databases: Cơ sở dữ liệu SQL thường được thiết kế để sử dụng cho các transaction đáng tin cậy và những truy vấn ngẫu nhiên. Cơ sở dữ liệu NoSQL chỉ ra những hạn chế, lưu trữ và quản lý data theo cách cho phép tốc độ hoạt động cao và sự linh hoạt tốt. Khác với các cơ sở dữ liệu SQL, cơ sở dữ liệu NoSQL có thể mở rộng theo chiều ngang trên hệ thống máy chủ khác nhau.

In-memory databases: IMDB (Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ) là hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu chủ yếu dựa vào bộ nhớ chính (Ram), thay vì HDD. IMDB nhanh hơn các cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa trong đĩa, đây là điểm quan trọng để sử dụng phân tích dữ liệu lớn và tạo ra các kho dữ liệu, siêu dữ liệu.

Big Data là nguồn dữ liệu quan trọng mà các doanh nghiệp ngày nay đang chú trọng để có thể khai thác, ứng dụng một cách hiệu quả trong kinh doanh. Big data cũng được ứng dụng triệt để trong các ứng dụng công nghệ mà Vega Fintech đang triển cho tổ chức tài chính, ngân hàng.