Chia sẻ Big Data là gì? Tìm hiểu ứng dụng của Big Data trong đời sống

Ngày nay, Big Data được ứng dụng rộng rãi trong mọi ngành nghề và lĩnh vực. Tuy nhiên không phải ai cũng có cái nhìn đúng về Big Data. Bài viết sau đây sẽ mang đến cho bạn những kiến thức cơ bản, đặc trưng, quy trình làm việc cũng như ứng dụng của Big Data trong đời sống. Cùng theo dõi nhé!

1. Big Data là gì? Nguồn gốc của Big Data

– Big data là gì?

Là tập hợp dữ liệu lớn và phức tạp vượt mức chịu đựng của những ứng dụng và công cụ bình thường. Dữ liệu lớn bao gồm các phân tích, thu thập, giám sát dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận, trực quan, truy vấn và tính riêng tư.

Trên thực tế, việc bao nhiêu dữ liệu đủ để gọi là “big” vẫn còn nhiều tranh luận, nhưng nó có thể là các bội số của petabyte và với các dự án lớn nhất trong phạm vi exabyte (bội số của byte).

– Nguồn gốc Big Data

Nguồn gốc của Big Data đã bắt đầu từ những năm 1960 và 1970. Khi đó Internet mới ra đời, việc lưu trữ dữ liệu hay thông tin là yêu cầu bắt buộc. Sự phát triển của các công nghệ lưu trữ (khai sinh mạng Internet đầu tiên) là dùng file để lưu trữ thông tin. Đó là thời điểm mà thế giới dữ liệu chỉ mới bắt đầu với các trung tâm dữ liệu đầu tiên cùng với đó là sự phát triển của cơ sở dữ liệu SQL.

Hiện nay thì khối lượng Big Data đã tăng một cách nhanh chóng, những người sử dụng vẫn đang hàng ngày tạo ra một lượng dữ liệu vô cùng lớn. Tuy nhiên, có một điều thú vị là lượng dữ liệu đó không chỉ của con người mà còn do máy móc tạo ra, thậm chí còn là chủ yếu

2. Đặc trưng của Big Data

Big Data gồm 5 đặc trưng sau đây:

– Volum: Khối lượng dữ liệu cực lớn.

– Variaty: Nhiều loại dữ liệu đa dạng.

– Velocity: Vận tốc mà dữ liệu cần phải được xử lý và phân tích nhanh.

– Veracity: Tính xác thực ảnh hưởng đến sự phân tích chính xác.

– Value: Có giá trị.

3. Quy trình làm việc của Big Data

Thu thập dữ liệu > Sắp xếp dữ liệu > Phân tích dữ liệu > Phân phát dữ liệu.

4. Sự khác nhau giữa Big Data và Data thường

Big data là tập hợp dữ liệu lớn và phức tạp vượt khả năng của những ứng dụng và công cụ truyền thống so với data bình thường.

Điều thực sự mang lại giá trị từ các tổ chức dữ liệu lớn là phân tích dữ liệu. Nếu không có phân tích, nó chỉ là một tập dữ liệu thô bình thường.

Big data còn ẩn chứa rất nhiều thông tin quý giá mà nếu trích xuất (data mining) thành công sẽ giúp rất nhiều cho việc nắm bắt xu thế trong kinh doanh, nghiên cứu khoa học, dự đoán trong tương lai.

5. Cơ sở hạ tầng IT để hỗ trợ Big Data

Các tổ chức cần phải có cơ sở hạ tầng để thu thập và chứa dữ liệu, cung cấp quyền truy cập và đảm bảo thông tin trong khi lưu trữ và chuyển tiếp.

Thu thập dữ liệu đòi hỏi phải có nguồn, như các ứng dụng web, các kênh truyền thông xã hội, ứng dụng di động và lưu trữ email đã được cài sẵn.

– Mạng lưới thiết bị kết nối Internet (IoT- internet of things): Khi mà mỗi đồ vật, con người được cung cấp một định danh riêng và tất cả có khả năng truyền tải, trao đổi thông tin, dữ liệu qua một mạng duy nhất mà không cần đến sự tương tác trực tiếp. IoT đã phát triển từ sự hội tụ của công nghệ không dây, công nghệ vi cơ điện tử và Internet.

– Hệ thống lưu trữ: Các tổ chức cần phải có đủ dung lượng lưu trữ tại chỗ. Các tùy chọn lưu trữ bao gồm kho dữ liệu truyền thống, data lakes và lưu trữ trên đám mây.

– Các công cụ cơ sở hạ tầng bảo mật: Bao gồm việc mã hóa dữ liệu, xác thực người dùng và các điều khiển truy cập khác, hệ thống giám sát, tường lửa, quản lý di động của doanh nghiệp và các sản phẩm khác để bảo vệ hệ thống và dữ liệu.

6. Lợi ích và khó khăn của Big Data

– Lợi ích

Bằng cách áp dụng phân tích vào dữ liệu lớn, các công ty có thể nhận thấy những lợi ích như tăng doanh thu, dịch vụ khách hàng được cải thiện, hiệu quả cao hơn và tăng khả năng cạnh tranh.

Phân tích dữ liệu liên quan đến việc kiểm tra bộ dữ liệu để thu thập thông tin chi tiết hoặc rút ra kết luận. Từ đó có thể định ra các xu hướng và dự đoán về hoạt động trong tương lai.

– Khó khăn

+ Chất lượng dữ liệu không đảm bảo

Thu thập dữ liệu yêu cầu phải có nguồn vì thế khi tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau sẽ dẫn đến đôi lúc thông tin không đồng bộ hoặc không thể tiến hành phân tích sâu được. Vì thế yếu tố thu thập thông tin đầu tiên rất quan trọng.

+ Kết quả triển khai không như ý

Từ những nguồn dữ liệu thu thập được sau quá trình phân tích và đánh giá, rất có thể không cho chúng ta một kết quả như ý muốn so với mục đích ban đầu. Vì vậy, không phải có Big Data là thành công mà phải biết ứng dụng nó.

7. Big Data ứng dụng trong những ngành nào?

– Ngành Ngân hàng

Machine learning và AI đang được nhiều ngân hàng sử dụng để phát hiện các hoạt động gian lận và báo cáo cho các chuyên viên liên quan.

Khoa học dữ liệu hỗ trợ xử lý, lưu trữ và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ các hoạt động hàng ngày và giúp đảm bảo an ninh cho ngân hàng.

– Ngành y tế

Big Data có thể đánh giá các triệu chứng và xác định nhiều bệnh ở giai đoạn đầu, bằng cách phân tích hành vi và tình trạng sức khỏe của bệnh nhân.

Các ứng dụng Big Data cũng có thể báo trước khu vực có nguy cơ bùng phát dịch như: Sốt xuất huyết hoặc sốt rét.

– Thương mại điện tử

Có thể thu thập dữ liệu và yêu cầu của khách hàng ngay cả trước khi khách thực sự bắt đầu giao dịch.

Các ứng dụng Big Data còn có thể tạo một báo cáo tùy chỉnh theo các tiêu chí: Độ tuổi, giới tính, địa điểm của khách truy cập,…

– Quản lý thiên tai

Các nhà khoa học không thể dự đoán khả năng xảy ra thảm họa và đề xuất đủ biện pháp phòng ngừa cho chính phủ nếu không có sự giúp đỡ của Big Data.

Có thể xác định các thảm họa tiềm ẩn bằng cách đánh giá nhiệt độ, mực nước, áp lực gió và các yếu tố liên quan khác. Từ đó thực hiện hoạt động cần thiết giảm thiểu các tác động bất lợi.

– Lĩnh vực giáo dục

Có thể lưu trữ, quản lý, phân tích các bộ dữ liệu lớn bao gồm hồ sơ của sinh viên. Duy trì bảo mật bằng cách sử dụng hệ thống quản lý Big Data có khả năng trích xuất phân cấp.

– Điện toán đám mây

Thông thường, khi khối lượng của một tập dữ liệu rất lớn và không thể quản lý được như các cơ sở dữ liệu truyền thống, thì chúng ta có thể gọi nó là Big Data. Đến lúc này, đám mây cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết cho việc tính toán dữ liệu lớn Cloud cung cấp các công cụ cần thiết để trích xuất dữ liệu.

Quản lý Big Data bao gồm thách thức duy trì bảo mật, được hỗ trợ tốt hơn với các công nghệ đám mây.

– Ngành dịch vụ khách hàng

Phân tích hành vi, sự quan tâm của khách hàng và theo xu hướng của họ để tạo ra các sản phẩm hướng đến khách hàng. Tìm ra sự tương đồng giữa khách hàng và nhu cầu của họ. Từ đó, việc nhắm mục tiêu các chiến dịch quảng cáo có thể được tiến hành dễ dàng hơn dựa trên những phân tích đã có trước đó.

– Ngành bán lẻ

Big Data mang lại cơ hội cho lĩnh vực bán lẻ bằng cách phân tích thị trường cạnh tranh và sự quan tâm của khách hàng. Big data giúp nhà quản lý xây dựng mô hình chi tiêu của từng khách hàng.

So sánh tỷ lệ cung – cầu và có thể tránh tiếp tục tung ra thị trường các sản phẩm không được hầu hết khách hàng đón nhận. Xác định vị trí bố trí sản phẩm trên kệ hàng tùy thuộc vào thói quen mua hàng và nhu cầu của khách hàng.

– Digital Marketing

Có thể xác định người dùng trên các phương tiện truyền thông xã hội và nhắm mục tiêu cho họ dựa trên nhân khẩu học, giới tính, thu nhập, tuổi tác và sở thích.

Tạo báo cáo sau mỗi chiến dịch quảng cáo bao gồm hiệu suất, sự tham gia của khán giả và những gì có thể được thực hiện để tạo kết quả tốt hơn.

Tập trung vào các chủ đề được tìm kiếm cao và tư vấn cho các chủ doanh nghiệp thực hiện chúng trên chiến lược nội dung để xếp hạng trang web doanh nghiệp trên cao hơn trên google (SEO).

Xem thêm