Kiến thức

Big data là gì? Tất cả những điều bạn cần biết về Big data

Ở thời điểm hiện tại BIG DATA dường như trở thành dữ liệu quan trọng để tìm kiếm khách hàng. Vậy bạn hiểu BIG DATA là gì? Với BIG DATA có những thành phần dữ liệu nào? Ngành nghề nào cần sử dụng BIG DATA? Để hiểu rõ hơn về khái niệm BIG DATA là […]
234

Ở thời điểm hiện tại BIG DATA dường như trở thành dữ liệu quan trọng để tìm kiếm khách hàng. Vậy bạn hiểu BIG DATA là gì? Với BIG DATA có những thành phần dữ liệu nào? Ngành nghề nào cần sử dụng BIG DATA? Để hiểu rõ hơn về khái niệm BIG DATA là gì cũng như những đặc trưng của BIG DATA thì mời bạn hãy dành chút thời gian cùng top10vietnam.net tham khảo nội dung bài viết dưới đây nhé.

>>> Tìm hiểu thêm: Quy trình quản lý dự án từ cơ bản đến nâng cao

BIG DATA là gì?
Các thông tin cần biết về BIG DATA

BIG DATA là gì?

Hiểu một cách đơn giản, BIG DATA là các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp. Để xử lý và thu thập dữ liệu từ BIG DATA thì các phần mềm truyền thống không thể nào xử lý trong một thời gian ngắn. Dữ liệu của BIG DATA bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu bán cấu trúc hoặc dữ liệu không có cấu trúc, mỗi tập dữ liệu được khai thác để tìm hiểu về Insights hiệu quả hơn.

Vậy tập dữ liệu của BIG Data lớn đến mức nào? Để đo lường con số chính xác của big data là điều không thể nào. Nhưng theo ước lượng con số này có thể ở bội số của Petabyte hoặc những dự án lớn nó có thể vượt đến phạm vi exabytes.

Các ngành nghề phổ biến đang sử dụng BIG DATA

BIG DATA được áp dụng nhiều trong kinh doanh nhằm giúp nâng cao hiệu quả và nâng cao giá trị sản xuất của doanh nghiệp. Một số ngành nghề hiện nay đang dùng BIG DATA như:

  • Ngành ngân hàng.
  • Ngành y tế.
  • Digital Marketing.
  • Thương mại điện tử.
  • Ngành bán lẻ.
  • ……
BIG DATA là gì?

Những thông tin bạn cần biết về BIG DATA

Tính đặc trưng quan trọng của BIG DATA

Khi nhắc đến BIG DATA, người ta thường nhắc đến các đặc trưng quan trọng của nó. Vậy những đặc điểm riêng biệt của BIG DATA là gì?

  • Volume: Đây là khối lượng dữ liệu của BIG DATA.
  • Variety: Tập hợp nhiều loại dữ liệu khác nhau và có tính đa dạng.
  • Velocity: Vận tốc dữ liệu cần đạt được để phục vụ cho quá trình phân tích và xử lý.

Các dữ liệu bên trong BIG DATA sẽ được tập hợp từ nhiều nguồn khác nhau chẳng hạng như mạng xã hội, trên các ứng dụng, trên website, các bài khảo sát trực tiếp,… Để thu thua65p thành công khi dữ liệu BIG DATA người ra cần các thiết bị tiên tiến để hỗ trợ như:

  • Cơ sở hạ tầng IT hiện đại để hỗ trợ thu thập dữ liệu.
  • Công nghệ cần thiết cho các dự án BIG DATA đang triển khai.
  • Những phân tích áp dụng với dữ liệu đang có được.
  • Một số trường hợp thực tế có ý nghĩa liên quan đến BIG DATA.

Sự liên quan của BIG DATA và Analytics

Để nguồn dữ liệu lớn mang giá trị thực cần trả qua quá trình phân tích nó. Nếu không qua quá trình này, thì những dữ liệu được thu thập chỉ là một tệp tin thông thường và sử dụng hạn chế trong một vài lĩnh vực kinh doanh nhất định.

Trải qua quá trình phân tích, các công ty sử dụng dữ liệu từ BIG DATA sẽ nắm bắt nhanh những hành vi, ý kiến của khách hàng, từ đó thúc đẩy gia tăng doanh thu mang lại những dịch vụ tốt nhất cho khách hàng của mình.

Quá trình phân tích dữ liệu thường bao gồm phân tích dữ liệu thăm dò, dữ liệu xác nhận hoặc phân tích dữ liệu định lượng.

>>> Xem ngay: Sim ghép là gì?

Những công nghệ đặc biệt sử dụng trong BIG DATA

Để quá trình phân tích dữ liệu diễn ra nhanh chóng, chính xác và tiết kiệm thời gian người ta sẽ áp dụng một số công nghệ đặc biệt như:

  • Hệ sinh thái Hadoop: công nghệ liên quan chặt chẽ nhất đối với BIG DATA. Đây là khuôn mẫu cho phép xử ký phân tán các dữ liệu lớn từ nhóm máy tính, hệ sinh thái này được thiết kể để mở rộng từ một máy chủ duy nhất phân tán dữ liệu cho hàng ngàn máy khác.
  • Apache Spark: Đậy là công cụ để xử lý BIG DATA trong Hadoop, công nghệ này được triển khai theo hiều cách khác nhau. Một số phương thức mà Apache Spark hỗ trợ như: Java, Python, SQL, Scala,…
  • Data Lakes: Kho lưu trữ dữ liệu thô ở định dạng gốc cho đến khi những người dùng cần đến nguồn dữ liệu này. Data Lakes được thiết kế cho người dùng dễ dàng truy cập và xuất trích dữ liệu khi cần thiết.
  • NoSQL Databases: Được thiết kế cho các Transaction đáng tin cậy và một số truy vấn ngẫu nhiên. Tuy nhiên, do cơ sở dữ liệu này khá cứng nhắc nên chúng dường như không còn phù hợp trên một số ứng dụng.
  • In-memory databases – Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ (IMDB): là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu chủ yếu dựa vào bộ nhớ chính RAM, thay vì HDD.

Cơ sở hạ tầng IT và BIG DATA

Để dữ liệu BIG DATA vận hành suôn sẻ, đòi hỏi các tổ chức cầ phải chuẩn bị cơ sở hạ tầng hiện đại, nhằm bổ trợ cho việc thu thập chức dữ liệu, truy cập và đảm bảo các thông tin lưu trữ được an toàn không bị thất lạc.

Ở cấp độ cao với lưu lượng dữ liệu khủng, một số công nghệ bổ trợ cần có như hệ thống và máy chủ dùng để lưu trữ riêng các thông tin từ Big DATA, phần mềm quản lý và thu thập dữ liệu, phần miềm phân tích dữ liệu và các ứng dụng của BIG DATA. Song song đó, dịch vụ điện toán đám mây cũng được sử dụng để lưu trữ và xử lý theo từng yêu cầu của người sử dụng BIG DATA.

Và tất nhiên, toàn bộ những cơ sở hạ tầng hỗ trợ cho BIG DATA hoạt động sẽ được tập trung lại một chỗ vừa để tện cho việc khai thác và quản lý dữ liệu.

Chắc hẳn thông qua bài viết này, bạn đã hiểu rõ hơn về BIG DATA là gì và những thông tin liên quan đến BIG DATA nhé! Đừng quên thường xuyên ghé thăm top10vietnam.net để cập nhật thêm nhiều thông tin hữu ích khác.

0 ( 0 bình chọn )

Top10Vietnam.net

http://top10vietnam.net
Blog tin tức tổng hợp Top 10 Việt Nam cung cấp thông tin về các lĩnh vực khoa học, công nghệ, kí tự đặc biệt, thủ thuật...mới nhất hot nhất 2021.

Bài viết liên quan

Bài viết mới

Xem thêm