Big Data Là Gì? A – Z Về Big Data


Thời đại công nghệ số ngày càng phát triển, dữ liệu thông tin ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Do đó, thuật ngữ dữ liệu lớn ra đời. Vậy bạn đã thực sự hiểu về dữ liệu lớn chưa? Các ứng dụng của dữ liệu lớn là gì? Dữ liệu lớn có thể giúp gì cho công việc của bạn? Glints hy vọng bạn sẽ tìm được câu trả lời trong bài viết dưới đây.

Dữ liệu lớn là gì?

Vậy chính xác dữ liệu lớn là gì?

Dữ liệu lớn được định nghĩa là dữ liệu đa dạng hơn, nhanh hơn và có khối lượng lớn hơn.

Dữ liệu lớn, đặc biệt là từ các nguồn dữ liệu mới, chỉ đơn giản là một thuật ngữ cho các bộ cơ sở dữ liệu lớn hơn, phức tạp hơn. Những bộ dữ liệu này lớn đến mức chúng không thể được xử lý bằng phần mềm xử lý dữ liệu thông thường. Tuy nhiên, lượng dữ liệu khổng lồ này có thể được tận dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh mà trước đây không thể giải quyết được.

Ba đặc điểm của Dữ liệu lớn

Dữ liệu lớn có những đặc điểm nổi bật sau:

Dung tích

Dung lượng dữ liệu rất quan trọng. Bạn sẽ cần xử lý một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, mật độ thấp khi làm việc với dữ liệu lớn. Đây có thể là dữ liệu bị định giá thấp từ các nguồn như nguồn cấp dữ liệu Twitter, ví dụ: luồng nhấp chuột từ các trang web hoặc ứng dụng dành cho thiết bị di động hoặc phần cứng hỗ trợ cảm biến. Lượng dữ liệu này có thể lên tới hàng chục gigabyte đối với một số tập đoàn, thậm chí có thể lên tới vài trăm petabyte.

Tốc độ xử lý

Vận tốc ở đây đề cập đến tốc độ dữ liệu được nhận và (có thể) được xử lý. Ngược lại với việc được ghi vào đĩa, tốc độ cao nhất của dữ liệu thường được đưa thẳng vào bộ nhớ. Một số sản phẩm thông minh hỗ trợ internet hoạt động trong thời gian thực hoặc gần thời gian thực, yêu cầu phân tích và ra quyết định tức thời, theo thời gian thực.

Dữ liệu lớn là gì?
Tốc độ xử lý dữ liệu lớn rất nhanh

Sự đa dạng của

Tính đa dạng đề cập đến sự đa dạng của dữ liệu có thể được truy cập. Trong cơ sở dữ liệu quan hệ, các kiểu dữ liệu truyền thống được sắp xếp và khớp dễ dàng. Dữ liệu hiện có sẵn ở các định dạng dữ liệu phi cấu trúc mới nhờ sự phát triển của dữ liệu lớn. Văn bản, âm thanh và video là những ví dụ về các loại dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc yêu cầu tiền xử lý thêm để tạo ý nghĩa và kích hoạt siêu dữ liệu.

Dữ liệu lớn hoạt động như thế nào

Bạn có thể thu được những hiểu biết mới từ Dữ liệu lớn dẫn đến các cơ hội và chiến lược kinh doanh mới. Ba bước quan trọng bạn cần biết để bắt đầu:

1. Tích hợp

Dữ liệu lớn tập hợp dữ liệu từ nhiều ứng dụng, công cụ và nguồn khác nhau. Các cơ chế tích hợp dữ liệu truyền thống, chẳng hạn như trích xuất, biến đổi và tải (ETL) thường không đáp ứng được nhiệm vụ. Cần có công nghệ và chiến lược mới để phân tích các tập dữ liệu lớn ở quy mô khổng lồ: hàng terabyte, thậm chí hàng petabyte.

Trong quá trình tích hợp, các nhà phân tích kinh doanh cần bạn đảm bảo dữ liệu được định dạng và có sẵn để họ có thể bắt đầu xử lý và rút ra kết luận cần thiết từ dữ liệu đó.

2. Quản lý

Dữ liệu lớn yêu cầu lưu trữ lớn. Nguồn lưu trữ dữ liệu mà bạn có thể sử dụng là lưu trữ đám mây (đám mây điện tử), lưu trữ tại chỗ hoặc có thể là cả hai. Bất kể hình thức nào, bạn có thể lưu trữ dữ liệu của mình. Bạn chỉ cần gửi yêu cầu xử lý và các công cụ sẽ xử lý dữ liệu được yêu cầu.

3. Phân tích

Khoản đầu tư của bạn vào dữ liệu lớn sẽ được đền đáp nếu bạn thực hiện phân tích và hành động trên dữ liệu của mình. Hành vi này cung cấp cho bạn một cái nhìn rõ ràng với phân tích trực quan về tập dữ liệu của bạn. Khám phá thêm dữ liệu để thực hiện những khám phá mới. Chia sẻ những phát hiện của bạn với những người khác. Xây dựng mô hình dữ liệu bằng máy tính và AI (trí tuệ nhân tạo). Đặt dữ liệu của bạn để làm việc.

Đọc thêm: Cơ sở dữ liệu là gì? Phân loại và hiểu chức năng cơ sở dữ liệu

7 lĩnh vực ứng dụng của Dữ liệu lớn

Giáo dục

Từ quan điểm kỹ thuật, một thách thức đáng kể trong ngành giáo dục là kết hợp dữ liệu lớn từ các nguồn và nhà cung cấp khác nhau, đồng thời sử dụng dữ liệu đó trên các nền tảng không được thiết kế cho các bộ dữ liệu khác nhau. Với quan điểm trong thế giới thực, nhân viên và tổ chức phải học các công cụ phân tích và quản lý dữ liệu mới. Ngoài ra, việc xử lý các dữ liệu liên quan đến bảo mật, thông tin giảng viên, sinh viên, dữ liệu thông tin học tập, tài liệu nghiên cứu… đều cần được xử lý nhanh chóng.

Dữ liệu lớn được sử dụng khá nhiều trong giáo dục đại học. Đơn cử như trường Đại học Kinh tế Quốc dân với gần 30.000 học sinh, sinh viên các ngành đã triển khai Hệ thống quản lý học tập để theo dõi thời gian sinh viên sử dụng các trang trong hệ thống, hay tổng kết tiến độ, kết quả học tập của sinh viên, v.v.

Một ví dụ khác về việc sử dụng dữ liệu lớn trong giáo dục, dữ liệu này cũng được sử dụng để đo lường hiệu quả của giáo viên nhằm đảm bảo chất lượng giảng dạy của giáo viên và chất lượng học tập và trải nghiệm của học sinh. sinh ra. Hiệu suất của giáo viên sẽ được đánh giá dựa trên nhân khẩu học, hành vi, nhu cầu học tập của học sinh, được đo bằng số lượng học sinh trong lớp, v.v.

ngành bán lẻ

Một lượng dữ liệu khổng lồ trong ngành bán lẻ cần được xử lý, dữ liệu này được thu thập từ các máy POS, các con số đến từ dữ liệu nhân khẩu học, hành vi khách hàng,… do các công ty bán lẻ thu thập. được thu thập để đưa ra các chiến lược phát hành sản phẩm, thực hiện tiếp thị thương mại, v.v.

Nhu cầu sử dụng dữ liệu lớn của ngành bán lẻ để phân tích và các mục đích sử dụng khác, bao gồm:

  • Tối ưu nguồn nhân lực
  • Giảm gian lận
  • Phân tích kịp thời hàng tồn kho
  • Sử dụng dữ liệu lớn trong phân tích hành vi người tiêu dùng giúp đưa ra các chiến lược tiếp thị và sản phẩm phù hợp.

Chăm sóc sức khỏe

Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có quyền truy cập vào lượng dữ liệu khổng lồ nhưng bị cản trở do không thể sử dụng dữ liệu để hạn chế chi phí chăm sóc sức khỏe ngày càng tăng và bởi các hệ thống không hiệu quả. kìm hãm các lợi ích chăm sóc sức khỏe nhanh hơn và tốt hơn trên toàn diện.

Điều này chủ yếu là do dữ liệu điện tử không có sẵn, không đầy đủ hoặc không sử dụng được. Ngoài ra, cơ sở dữ liệu chăm sóc sức khỏe chứa thông tin liên quan đến sức khỏe đã gây khó khăn cho việc liên kết dữ liệu có thể hiển thị các mẫu hữu ích trong lĩnh vực y tế.

Hiện nay, tại Việt Nam, ngành y tế đang sử dụng dữ liệu thu thập từ một ứng dụng điện thoại về thông tin bệnh nhân mắc covid để quản lý và cung cấp thông tin kịp thời cho người bệnh.

Hay một số bệnh viện sử dụng dữ liệu lớn để thu thập thông tin bệnh nhân và đặt lịch hẹn với bác sĩ từ các ứng dụng trên điện thoại.

dữ liệu lớn là gì
Dữ liệu lớn được ứng dụng trong chăm sóc sức khỏe

Truyền thông và giải trí

Với sự phát triển của truyền thông ở các định dạng và thiết bị khác nhau, Big data đóng góp rất lớn cho ngành truyền thông và giải trí:

  • Hỗ trợ thu thập và phân tích dữ liệu từ người dùng và công chúng
  • Xây dựng, định hướng, phát triển chiến lược từ phân tích dữ liệu trong big data
  • Đo lường hiệu suất thực thi, kết quả chiến dịch.

Ngành ngân hàng và an ninh

Dữ liệu lớn giúp ngành ngân hàng quản lý một lượng thông tin khổng lồ liên quan đến người dùng, chứng từ, sản phẩm tài chính,… Từ đó, sẽ giúp:

  • Bảo mật thông tin và dữ liệu
  • Xử lý các yêu cầu của người dùng một cách dễ dàng
  • Giảm gian lận
  • Giảm nguy cơ phát sinh tội phạm kinh tế

Vận tải

Một số ứng dụng dữ liệu lớn cho ngành vận tải bao gồm:

Công ty xe buýt Việt Nam kiểm soát lộ trình xe buýt, từ đó cung cấp thông tin để người dùng bắt xe đúng thời gian và địa điểm.

Các công ty tư nhân sử dụng dữ liệu lớn: để quản lý tài sản, thử nghiệm, cải tiến công cụ, tối ưu hóa quy trình hoạt động, v.v.

Việc sử dụng dữ liệu lớn cho các cá nhân được áp dụng bao gồm lập kế hoạch tuyến đường, sắp xếp phương tiện đi lại, điểm đến du lịch, v.v.

Đọc thêm: Học máy là gì? Các ứng dụng của Machine Learning

Bảo hiểm

Dữ liệu lớn đã được sử dụng trong ngành để cung cấp những hiểu biết đơn giản và minh bạch hơn về sản phẩm của khách hàng, bằng cách phân tích và dự đoán hành vi của khách hàng thông qua dữ liệu thu được từ các mạng xã hội. lắp ráp, thiết bị hỗ trợ GPS và cảnh quay camera quan sát. Dữ liệu lớn cũng cho phép giữ chân khách hàng tốt hơn từ các công ty bảo hiểm.

Khi nói đến quản lý khiếu nại, các phân tích dự đoán từ dữ liệu lớn đã được sử dụng để cung cấp dịch vụ nhanh hơn vì lượng lớn dữ liệu có thể được phân tích chủ yếu trong giai đoạn bảo lãnh phát hành. Phát hiện gian lận cũng đã được tăng cường.

Thông qua dữ liệu khổng lồ từ các kênh kỹ thuật số và phương tiện truyền thông xã hội, việc theo dõi khiếu nại theo thời gian thực trong suốt chu kỳ khiếu nại đã được sử dụng để cung cấp thông tin chi tiết. chi tiết.

Những thách thức khi sử dụng Dữ liệu lớn

Mặc dù dữ liệu lớn có rất nhiều hứa hẹn, nhưng không phải là không có những thách thức.

Đầu tiên, dữ liệu lớn là rất lớn. Mặc dù các công nghệ mới đã được phát triển để lưu trữ dữ liệu, dung lượng dữ liệu đang tăng gấp đôi sau mỗi hai năm. Các tổ chức vẫn phải tìm nhiều cách để lưu trữ dữ liệu của họ một cách hiệu quả.

Thách thức thứ hai được đề cập là làm thế nào để xử lý dữ liệu hiện có một cách hiệu quả, mang lại giá trị cho doanh nghiệp.

Cuối cùng, công nghệ dữ liệu lớn đang thay đổi với tốc độ chóng mặt. Làm thế nào để tiếp cận và theo kịp nó là một thách thức không ngừng.

Kết luận

Dữ liệu lớn mang đến cho con người rất nhiều ứng dụng giúp cuộc sống phát triển hơn. Tuy nhiên, sẽ còn nhiều thách thức nếu con người không làm chủ được nó. Do đó, hiểu được dữ liệu lớn là gì là bước đầu tiên để chúng ta có thể tiếp cận công nghệ này một cách dễ dàng hơn. Glints mong rằng bạn đã có câu trả lời cho riêng mình qua bài viết trên.

Tác giả

tải mẫu cv file word


Tham khảo: https://glints.com/vn/blog/big-data-la-gi/

Leave a Comment