Khám phá Big Data (Dữ liệu lớn): Từ khái niệm đến ứng dụng thực tiễn

Big Data, thuật ngữ phổ biến trong nhiều lĩnh vực như công nghệ thông tin, y tế, ngân hàng... Nếu bạn đã nghe về Big Data nhưng chưa hiểu rõ bản chất của nó, hãy cùng chúng tôi tìm hiểu tổng quan về Big Data qua bài viết này.

Tripi mang đến cho bạn cái nhìn chi tiết về khái niệm Big Data và tổng quan về nó. Đừng bỏ lỡ những thông tin hữu ích dưới đây.

Big Data là gì? Câu hỏi được nhiều người quan tâm và tìm hiểu.

Big Data, hay còn gọi là dữ liệu lớn, là thuật ngữ chỉ việc xử lý các tập dữ liệu khổng lồ và phức tạp vượt quá khả năng của các công cụ phần mềm truyền thống trong việc thu thập, hiển thị, quản lý và xử lý trong một khoảng thời gian hợp lý. Quy mô của dữ liệu lớn luôn là một mục tiêu không ngừng thay đổi.

Năm 2012, Gartner đã cập nhật định nghĩa về Big Data như sau: "Dữ liệu lớn là khối lượng thông tin khổng lồ, tốc độ xử lý nhanh và đa dạng về loại hình, đòi hỏi các phương pháp xử lý mới để hỗ trợ quyết định hiệu quả, khám phá sâu hơn và tối ưu hóa quy trình."

Định nghĩa 3Vs của Gartner vẫn được áp dụng rộng rãi và phù hợp với sự đồng thuận chung: "Big Data đại diện cho các tập thông tin có đặc điểm như khối lượng lớn (Volume), tốc độ cao (Velocity) và sự đa dạng (Variety), đòi hỏi các phương pháp phân tích và công nghệ đặc thù để biến chúng thành giá trị thực tiễn."

Khám phá tổng quan về Big Data

Đặc trưng nổi bật của Big Data (5Vs)

• Volume (Khối lượng dữ liệu): Lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra và lưu trữ. Kích thước dữ liệu quyết định giá trị và khả năng được xem là Big Data.
• Velocity (Tốc độ xử lý): Tốc độ dữ liệu được tạo ra và xử lý để đáp ứng nhu cầu phát triển và giải quyết thách thức.
• Variety (Sự đa dạng): Dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau với cấu trúc đa dạng, từ có cấu trúc đến phi cấu trúc.
• Veracity (Độ chính xác): Chất lượng dữ liệu không đồng nhất đòi hỏi công cụ phân tích tiên tiến để đảm bảo tính chính xác và ý nghĩa.
• Value (Giá trị): Giá trị thông tin là yếu tố cốt lõi của Big Data, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quyết định và mô hình kinh doanh.

Các nguồn chính tạo nên Big Data

• Hộp đen dữ liệu: Dữ liệu từ hộp đen máy bay, bao gồm thông tin giọng nói, bản ghi âm và dữ liệu chuyến bay.
• Dữ liệu từ công cụ tìm kiếm: Các công cụ tìm kiếm tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ, là nguồn chính của Big Data.
• Dữ liệu điện lực: Thông tin từ các nút mạng điện lực, bao gồm dữ liệu sử dụng và giao thoa.
• Dữ liệu mạng xã hội: Dữ liệu từ các nền tảng như Facebook, Twitter, Instagram và Google+.
• Dữ liệu giao thông: Thông tin về lưu lượng, phương tiện và quãng đường di chuyển.
• Dữ liệu giao dịch chứng khoán: Dữ liệu từ thị trường chứng khoán, bao gồm các quyết định mua bán của nhà đầu tư.

Công nghệ tiên phong trong xử lý Big Data

Năm 2011, tập đoàn McKinsey đã nghiên cứu và đề xuất các công nghệ hàng đầu có thể ứng dụng trong lĩnh vực Big Data, bao gồm:

• Crowdsourcing: Tận dụng sức mạnh điện toán từ nhiều thiết bị trên toàn cầu để xử lý dữ liệu một cách hiệu quả.
• Thuật toán di truyền và gen: Công nghệ tiên tiến trong phân tích và tối ưu hóa dữ liệu.
• Machine Learning: Hệ thống có khả năng tự học từ dữ liệu, một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Công nghệ cao cấp như Siri hay Google Voice Search, nhưng ở mức độ phức tạp hơn.
• Xử lý tín hiệu: Phân tích và xử lý các tín hiệu từ nhiều nguồn khác nhau.
• Mô phỏng và phân tích chuỗi thời gian: Dự đoán và mô hình hóa các xu hướng dữ liệu.
• Mô hình hóa và kết hợp server: Tạo ra hệ thống mạnh mẽ để xử lý dữ liệu quy mô lớn.

Bên cạnh đó, các cơ sở dữ liệu hỗ trợ xử lý song song, ứng dụng tìm kiếm, hệ thống file phân tán, điện toán đám mây (bao gồm ứng dụng, tài nguyên tính toán và không gian lưu trữ) và chính Internet cũng là những công cụ không thể thiếu trong việc nghiên cứu và khai thác thông tin từ Big Data.

Hiện nay, một số cơ sở dữ liệu quan hệ (dạng bảng) có khả năng lưu trữ hàng petabyte dữ liệu, đồng thời hỗ trợ tải, quản lý, sao lưu và tối ưu hóa việc sử dụng Big Data một cách hiệu quả.

Những lợi ích vượt trội của Big Data

Big Data mang lại nhiều giá trị to lớn, bao gồm:

• Giảm thiểu chi phí vận hành và lưu trữ.
• Tiết kiệm thời gian xử lý và phân tích dữ liệu.
• Tăng tốc quá trình phát triển và tối ưu hóa sản phẩm.
• Hỗ trợ con người đưa ra quyết định chính xác và hợp lý hơn dựa trên dữ liệu phân tích.

Ví dụ: Khi mua sắm trên các nền tảng trực tuyến như eBay hay Amazon, bạn sẽ nhận thấy các sản phẩm gợi ý xuất hiện ngay bên dưới sản phẩm bạn đang xem. Những gợi ý này được tạo ra dựa trên phân tích dữ liệu về sở thích và thói quen mua sắm của bạn, giúp doanh nghiệp tăng doanh số một cách hiệu quả.

Ứng dụng Big Data còn giúp các tổ chức và chính phủ dự đoán tỷ lệ thất nghiệp, xu hướng nghề nghiệp tương lai, từ đó đầu tư hợp lý hoặc điều chỉnh chính sách kinh tế. Ngoài ra, Big Data còn hỗ trợ dự đoán dịch bệnh, giúp đưa ra các biện pháp phòng ngừa kịp thời và hiệu quả.

Trên đây là những thông tin tổng quan về Big Data mà Tripi chia sẻ. Hy vọng bài viết đã giúp bạn có cái nhìn rõ ràng hơn về khái niệm và ứng dụng của Dữ liệu lớn. Chúc bạn thành công trên hành trình khám phá thế giới Big Data!