Với sự phát triển như vũ bão của công nghệ, thuật ngữ “dữ liệu lớn” không chỉ thường xuyên được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu công nghệ chuyên nghiệp mà ngay cả những người tiếp xúc và sử dụng máy tính hàng ngày cũng có sự tò mò nhất định về thuật ngữ này. Chúng tôi mời tôi nghe đi tìm hiểu Dữ liệu lớn là gì? Và những gì bạn muốn biết về nó.
quảng cáo
Dữ liệu lớn là gì?
Trước khi tìm hiểu về dữ liệu lớn (big data), chúng ta hãy tìm hiểu về dữ liệu trước.
Dữ liệu – Dữ liệu là gì?
Dữ liệu bao gồm số lượng, chữ cái hoặc ký hiệu có thể được lưu trữ và truyền dưới dạng tín hiệu điện và được ghi trên phương tiện ghi từ tính, quang học hoặc cơ học. Nói một cách đơn giản, danh bạ, tệp âm thanh hoặc nhạc được lưu trong điện thoại của bạn, tệp word/exel/powerpoint do bạn tạo hoặc được người khác chia sẻ, v.v. là những ví dụ về dữ liệu.
quảng cáo
Bây giờ, hãy giới thiệu về dữ liệu lớn.
Dữ liệu lớn – Dữ liệu lớn là gì?
Dữ liệu lớn là một tập hợp, cũng là dữ liệu nhưng với số lượng khổng lồ, tiếp tục phát triển theo cấp số nhân theo thời gian. Nó lớn và phức tạp đến mức không có công cụ quản lý dữ liệu truyền thống nào có thể lưu trữ hoặc xử lý nó một cách hiệu quả.
quảng cáo
Dữ liệu thuộc tập dữ liệu lớn được tạo và chuyển nhanh chóng từ nhiều nguồn khác nhau. Ba đặc điểm này tạo nên dữ liệu lớn:
Kích thước: Một lượng lớn dữ liệu được lưu trữ.
Tốc độ: Tốc độ tối đa mà luồng dữ liệu phải được xử lý và phân tích.
Tính đa dạng: các nguồn và định dạng khác nhau trong đó dữ liệu được thu thập, chẳng hạn như số, văn bản, video, hình ảnh, âm thanh và văn bản.
Ngày nay, dữ liệu liên tục được tạo ra bất cứ khi nào chúng ta mở ứng dụng, tìm kiếm trên Google hoặc đơn giản là đi du lịch đâu đó bằng thiết bị di động của mình. kết quả là gì? Nó tạo thành một lượng lớn thông tin có giá trị mà các công ty và tổ chức cần quản lý, lưu trữ, trực quan hóa và phân tích.
Các công cụ dữ liệu truyền thống không được trang bị để xử lý loại độ phức tạp và quy mô này, điều này đã dẫn đến một loạt các giải pháp kỹ thuật và phần mềm dữ liệu lớn chuyên dụng được thiết kế để quản lý dữ liệu.
Ví dụ về dữ liệu lớn
Sàn giao dịch chứng khoán New York tạo ra khoảng terabyte dữ liệu giao dịch mới mỗi ngày.
Truyền thông xã hội: Thống kê cho thấy hơn 500 terabyte dữ liệu mới được nhập vào cơ sở dữ liệu của Facebook mỗi ngày. Dữ liệu này chủ yếu được tạo ra khi tải lên ảnh, video, trao đổi tin nhắn, nhận xét, v.v.
Hay gần đây là các trang thương mại điện tử được đông đảo người mua sắm yêu thích như Shopee, Lazada, Tiki hay rộng hơn là Taobao, Amazon với nền tảng là vô số sản phẩm thuộc nhiều ngành hàng, thương hiệu, dịch vụ đa dạng, đặc biệt là lượng người dùng truy cập To hàng hóa, việc đóng đơn hàng với số lượng đáng kinh ngạc đã tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ ngày càng tăng.
Dữ liệu lớn được phân loại như thế nào?
Sau đây là các loại dữ liệu lớn:
người tổ chức
Bất kỳ dữ liệu nào có thể được lưu trữ, truy cập và thao tác ở định dạng cố định được gọi là dữ liệu có cấu trúc. Theo thời gian, khoa học máy tính đã đạt được thành công lớn trong việc phát triển các kỹ thuật làm việc với dữ liệu đó (trong đó định dạng được biết trước) và nhận giá trị.
Tuy nhiên, chúng tôi hiện đang thấy và gặp sự cố khi khối lượng dữ liệu tiếp tục tăng đến mức khổng lồ, kích thước điển hình nằm trong phạm vi nhiều zettabyte. bạn có biết? 1021 byte tương đương với 1 zettabyte hoặc một tỷ terabyte, tạo nên một zettabyte.
Nhìn vào những con số này, người ta có thể dễ dàng hiểu tại sao cái tên “dữ liệu lớn” được đặt ra và hình dung ra những thách thức liên quan đến việc lưu trữ và xử lý nó.
bạn có biết? Dữ liệu được lưu trữ trong hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ là một ví dụ về dữ liệu “có cấu trúc”.
Nguồn ảnh: voer.edu.vn
vô tổ chức
Bất kỳ dữ liệu nào có dạng không xác định hoặc có cấu trúc đều được phân loại là dữ liệu phi cấu trúc. Ngoài kích thước khổng lồ của nó, dữ liệu phi cấu trúc đặt ra nhiều thách thức xử lý để trích xuất giá trị từ nó. Một ví dụ điển hình về dữ liệu phi cấu trúc là nguồn dữ liệu không đồng nhất chứa tập hợp các tệp văn bản thuần túy, hình ảnh, video, v.v.
Các tổ chức ngày nay có sẵn rất nhiều dữ liệu, nhưng thật không may, họ không biết cách lấy giá trị từ kho dữ liệu này ở định dạng thô hoặc không có cấu trúc.
Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc: Kết quả do Google Tìm kiếm trả về
bán cấu trúc
Dữ liệu bán cấu trúc có thể chứa cả hai loại dữ liệu. Chúng ta có thể xem dữ liệu bán cấu trúc là dữ liệu được cấu trúc trong một biểu mẫu nhưng không thực sự được xác định, ví dụ: xác định bảng trong DBMS quan hệ hoặc dữ liệu được biểu diễn trong tệp XML.
Dữ liệu cá nhân được lưu trữ trong tệp XML
Ba đặc điểm của dữ liệu lớn
Khối
Trong khi dữ liệu truyền thống được đo bằng các kích thước quen thuộc như megabyte, gigabyte và terabyte, dữ liệu lớn được lưu trữ bằng petabyte và zettabyte.
Để nắm bắt được sự khác biệt lớn về kích thước, hãy tham khảo so sánh từ Trường Thông tin của UC Berkeley: một gigabyte bằng một video HD dài 7 phút, trong khi một zettabyte bằng 250 tỷ đĩa DVD.
Không chỉ vậy, theo một báo cáo của EMC, vũ trụ kỹ thuật số tăng gấp đôi kích thước sau mỗi hai năm và dự kiến sẽ đạt 44 nghìn tỷ zettabyte vào năm 2020.
Dữ liệu lớn cung cấp một cấu trúc để xử lý các loại dữ liệu. Nếu không có giải pháp lưu trữ và xử lý phù hợp, sẽ không thể trích xuất thông tin chi tiết.
Tốc độ
Từ tốc độ tạo đến lượng thời gian cần thiết để phân tích dữ liệu lớn, mọi thứ đều rất nhanh. Các doanh nghiệp và tổ chức phải có khả năng khai thác dữ liệu này và tạo ra thông tin chi tiết theo thời gian thực, cho phép những người ra quyết định hành động nhanh chóng và giúp họ dẫn đầu đối thủ.
Mặc dù một số dạng dữ liệu có thể được xử lý hàng loạt và vẫn phù hợp theo thời gian, nhưng rất nhiều dữ liệu lớn chảy vào các tổ chức theo các khối thưa thớt và yêu cầu hành động ngay lập tức để có được kết quả tốt nhất. Dữ liệu cảm biến từ các thiết bị y tế là một ví dụ: khả năng xử lý thông tin sức khỏe ngay lập tức có thể cung cấp cho bác sĩ lâm sàng thông tin cần thiết để cứu sống.
đa dạng
Khoảng 95% dữ liệu lớn không có cấu trúc, điều đó có nghĩa là nó không dễ dàng phù hợp với một mô hình truyền thống, đơn giản. Mọi thứ từ email và video đến dữ liệu khoa học và dữ liệu khí tượng đều có thể tạo thành một luồng dữ liệu khổng lồ, mỗi dữ liệu có các đặc điểm riêng biệt. Do tính đa dạng này, dữ liệu lớn đòi hỏi sự quản lý hiệu quả của các nhóm chuyên gia máy tính.
Lợi ích của việc xử lý dữ liệu lớn
Khả năng xử lý dữ liệu lớn mang lại nhiều lợi ích như:
- Các công ty có thể sử dụng thông tin trong khi đưa ra quyết định
Truy cập dữ liệu xã hội từ các công cụ tìm kiếm và các trang web như facebook và twitter cho phép các tổ chức điều chỉnh chiến lược kinh doanh của họ.
2. Cải thiện dịch vụ khách hàng
Các hệ thống phản hồi khách hàng truyền thống đang được thay thế bằng các hệ thống mới được thiết kế với công nghệ dữ liệu lớn. Trong các hệ thống mới này, dữ liệu lớn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng để đọc và đánh giá ý kiến của người tiêu dùng, đặc biệt là trong các sàn giao dịch thương mại điện tử.
3. Nhận diện sớm các rủi ro đối với sản phẩm/dịch vụ nếu có
4. Hiệu suất tốt hơn
Công nghệ dữ liệu lớn có thể được sử dụng để tạo vùng phân tầng hoặc vùng đích cho dữ liệu mới trước khi quyết định dữ liệu nào sẽ chuyển đến kho dữ liệu. Ngoài ra, việc tích hợp công nghệ dữ liệu lớn và kho dữ liệu giúp các tổ chức giảm tải dữ liệu không được truy cập thường xuyên.
Dữ liệu lớn được sử dụng trong hầu hết mọi ngành để xác định các mẫu và xu hướng, hiểu rõ hơn về khách hàng và giải quyết các vấn đề phức tạp. Các công ty và tổ chức sử dụng thông tin vì nhiều lý do như phát triển kinh doanh, hiểu các quyết định của khách hàng, tăng cường nghiên cứu, thiết lập triển vọng và xác định các nhóm khách hàng mục tiêu cho quảng cáo.
Các lĩnh vực ứng dụng dữ liệu lớn: tài chính, y tế, truyền thông và giải trí, quảng cáo và tiếp thị, thương mại điện tử, bán lẻ, giáo dục, thể thao, v.v.
Khó khăn và cách khắc phục khi xử lý dữ liệu lớn
Bên cạnh những lợi ích to lớn mà nó mang lại thì lượng dữ liệu lớn, đa dạng không ổn định cũng khiến người dùng gặp phải những khó khăn như:
Chất lượng dữ liệu không được đảm bảo do lượng thông tin quá lớn, thiếu độ tin cậy dẫn đến việc tra cứu thông tin không đạt yêu cầu.
Ngoài ra, việc bảo mật thông tin cá nhân trên các khối dữ liệu này cũng là một vấn đề mà chúng ta cần quan tâm và cẩn trọng. Việc rò rỉ thông tin cá nhân từ các nguồn không bảo mật lừa một số người chuyển tiền cho những kẻ xấu hoặc xâm nhập vào tài khoản mạng xã hội của họ để vay tiền từ người thân và bạn bè, chúng ta cần cảnh giác.
Vì vậy, khi tham gia mạng dữ liệu lớn, chúng ta cần chú ý hai điểm mấu chốt sau: một là hiểu mục tiêu cuối cùng là nâng cao hiệu suất tìm kiếm thông tin. Thứ hai, hãy tìm hiểu thêm về bảo mật thông tin để tự bảo vệ mình trong thế giới kỹ thuật số không ngừng phát triển và cũng để khám phá những nguy cơ tiềm ẩn ngày nay.
>> Tên miền là gì? Khái niệm tên miền rất dễ hiểu.
>> Token là gì? Không phải ai cũng sử dụng từ này một cách chính xác.
Trên đây GhienCongList đã chia sẻ rất nhiều thông tin để hiểu big data là gì. Nếu bạn vẫn chưa hiểu, hãy bình luận bên dưới với câu hỏi của bạn. Hi vọng các bạn thấy bài viết hữu ích và đừng quên like và share bài viết để GhienCongListen có thêm động lực chia sẻ nhiều thông tin hơn nhé.
Tham khảo Guru99 và Buildin
