Những điều đặc biệt có thể bạn chưa biết về dữ liệu lớn big data

Dữ liệu lớn Big Data là một lĩnh vực phức tạp, đa dạng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống và mang lại những bước tiến đáng kể cho nhân loại, có thể kể đến như phân tích và tổng hợp dữ liệu, giám sát và quản lý các hệ thống tự động hóa,... Lĩnh vực này đang liên tục được phát triển và mở ra nhiều cơ hội cũng như thách thức mới. Trong bài viết này, hãy cùng Beetechsoft điểm qua một số điều đặc biệt về dữ liệu lớn Big Data.

Big Data là một thuật ngữ dùng để mô tả khối lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp mà các công cụ và phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống không thể xử lý được. Big Data không chỉ đơn thuần là về kích thước dữ liệu mà còn liên quan đến tốc độ tạo ra và truyền tải dữ liệu, tính đa dạng và độ phức tạp của dữ liệu.

1. Tính đa dạng của dữ liệu (variety)

Big Data không chỉ bao gồm dữ liệu có cấu trúc (structured data) như trong cơ sở dữ liệu truyền thống mà còn bao gồm dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) như văn bản, video, hình ảnh và dữ liệu bán cấu trúc (semi-structured data) như JSON và XML.

Tính đa dạng của dữ liệu trong Big Data đóng vai trò then chốt trong việc cung cấp cái nhìn sâu sắc, cải thiện độ chính xác của các mô hình phân tích, thúc đẩy sự sáng tạo và tối ưu hóa quy trình ra quyết định trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

2. Khối lượng dữ liệu khổng lồ (volume)

Dữ liệu Big Data có khối lượng rất lớn, lên đến hàng terabyte, petabyte hoặc thậm chí zettabyte. Sự gia tăng khối lượng dữ liệu xuất phát từ nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, thiết bị IoT (Internet of Things), cảm biến, giao dịch thương mại điện tử, và nhiều nguồn khác. Ví dụ, mỗi phút, người dùng YouTube tải lên hơn 500 giờ video mới và Google xử lý hơn 3.5 tỷ lượt tìm kiếm.

3. Tốc độ xử lý dữ liệu (velocity)

Dữ liệu được tạo ra và truyền tải với tốc độ nhanh chóng. Điều này yêu cầu các hệ thống xử lý dữ liệu thời gian thực hoặc gần thời gian thực để phân tích và đưa ra quyết định kịp thời. Ví dụ, dữ liệu từ mạng xã hội được cập nhật liên tục, cảm biến IoT thu thập và gửi dữ liệu theo thời gian thực, và giao dịch tài chính diễn ra hàng giây.

4. Phân tích dự đoán và học máy (predictive analytics and machine learning)

Big Data cung cấp nền tảng cho các công nghệ như phân tích dự đoán và học máy. Các mô hình học máy sử dụng Big Data để dự đoán xu hướng, phát hiện gian lận, tối ưu hóa quy trình và tự động hóa các quyết định kinh doanh.

5. Tính riêng tư và bảo mật (privacy and security)

Với khối lượng dữ liệu khổng lồ, việc bảo vệ dữ liệu cá nhân và đảm bảo tính riêng tư trở nên ngày càng quan trọng. Các quy định như GDPR (General Data Protection Regulation) được áp dụng để bảo vệ quyền lợi người dùng.

>>>>> Xem thêm:

• Công nghệ big data đóng vai trò gì trong kỷ nguyên số 4.0

• Dịch vụ gia công phần mềm cho thị trường Nhật Bản có gì đặc biệt?

6. Giá trị từ dữ liệu (value)

Không phải tất cả dữ liệu đều có giá trị. Thách thức lớn là khả năng tìm kiếm và trích xuất thông tin có giá trị từ khối lượng dữ liệu khổng lồ. Điều này đòi hỏi các kỹ thuật phân tích tiên tiến và hiểu biết sâu rộng về lĩnh vực ứng dụng.

7. Kỹ thuật lưu trữ và xử lý dữ liệu

Các hệ thống xử lý Big Data sử dụng các kỹ thuật và công nghệ cho phép xử lý dữ liệu lớn với chi phí và thời gian hợp lý:

• Hadoop: Một khung làm việc mã nguồn mở dùng để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn trên các cụm máy tính phân tán.

• Apache Spark: Một công cụ xử lý dữ liệu lớn nhanh chóng, hỗ trợ các tác vụ xử lý theo thời gian thực.

• NoSQL databases: Các cơ sở dữ liệu không quan hệ như MongoDB, Cassandra, dùng để lưu trữ và truy vấn dữ liệu linh hoạt và mở rộng.

• Machine Learning: Các thuật toán và mô hình học máy được sử dụng để phân tích và dự đoán dựa trên dữ liệu lớn.

8. Ứng dụng đa ngành

Big Data được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như y tế (dự đoán bệnh tật, cá nhân hóa điều trị, giám sát và quản lý dịch bệnh,...), tài chính (phát hiện gian lận, quản lý rủi ro và chăm sóc khách hàng), marketing (phân tích hành vi khách hàng, tối ưu hóa và dự báo nhu cầu), sản xuất (quản lý kho, dự đoán bảo trì) và thậm chí trong việc dự đoán và quản lý tội phạm.

9. Những thách thức trong quản lý dữ liệu

Việc quản lý dữ liệu Big Data gặp nhiều thách thức như đảm bảo tính chính xác, đồng bộ hóa dữ liệu từ nhiều nguồn và duy trì tính khả dụng, tính toàn vẹn của dữ liệu. Bên cạnh đó, quản lý dữ liệu Big Data có thể rất tốn kém về mặt lưu trữ, xử lý và phân tích. Các tổ chức cần phải tối ưu hóa chi phí bằng cách sử dụng các giải pháp lưu trữ đám mây, kỹ thuật nén dữ liệu và các phương pháp tối ưu hóa tài nguyên. Cùng với việc tích hợp dữ liệu lớn vào các hệ thống hiện có và đảm bảo chúng hoạt động mượt mà cùng với các công nghệ mới như AI và machine learning đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ và kiến thức sâu rộng về công nghệ của đội ngũ nhân sự kỹ thuật cùng như năng lực chuyên môn cao để đáp ứng nhu cầu.

Trên đây là một số khía cạnh đặc biệt về dữ liệu lớn big data, để tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này, các tổ chức, cá nhân cần có chiến lược quản lý rõ ràng, đầu tư vào công nghệ phù hợp và phát triển năng lực kỹ thuật cho nhân sự.