Các đặc trưng của Big Data cơ bản và chi tiết nhất

Big Data là gì?

Big Data (hay dữ liệu lớn) là các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp. Độ lớn đến mức những phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không có khả năng thu thập và quản lý cũng như là xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý.

Những tập dữ liệu lớn này có thể gồm các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập có thể khai thác để tìm hiểu thông tin chi tiết.

Các giải pháp Big data đã cung cấp các công cụ, phương pháp và công nghệ được sử dụng để nắm bắt, lưu trữ, tìm kiếm hay phân tích dữ liệu trong vài giây nhằm tìm mối quan hệ và hiểu biết về cải tiến và lợi ích cạnh tranh mà trước đây không có.

Một vài ví dụ về Big data

Có thể bạn sẽ nghe nhiều thông tin về Big data nhưng vẫn chưa hình dung và định hình được Big data là gì? Dưới đây là những ví dụ điển hình về Big data để bạn hình dùng về nó rõ ràng hơn.

Các dữ liệu trên mạng xã hội: Mạng xã hội như là facebook với hàng tỷ người dùng trên khắp thế giới. Tất cả hình ảnh, video, chữ, số, tổng lượt like, share hay thả icon và comment của người dùng đều được hệ thống lưu lại. Hệ thống lưu trữ dữ liệu của facebook là một hệ thống Big data.

Nền tảng Google và các nền tảng tìm kiếm khác: Những bài viết trên công cụ tìm kiếm google đều được lưu trữ vào hệ thống. Khi người dùng search tìm kiếm, dữ liệu sẽ được lấy từ hệ thống dữ liệu này. Hệ thống lưu trữ dữ liệu tìm kiếm của google đó chính là Big data.

Dữ liệu từ camera lắp đặt trên đường phố hay trên hộp đen trên oto, máy bay đều là những dữ liệu lớn. Chúng ghi lại các hình ảnh và âm thanh từ ngày này qua ngày khác trong một thời gian dài.

Các đặc trưng của Big data

Khối lượng (Volume)

Bản thân cái tên Big data có liên quan đến một kích thước rất lớn.

Khối lượng (Volume) là một lượng lớn dữ liệu.

Để xác định giá trị của dữ liệu thì kích thước của dữ liệu đóng một vai trò rất quan trọng. Nếu khối lượng dữ liệu rất lớn thì nó thực sự sẽ được coi là Big data. Điều này có nghĩa một dữ liệu cụ thể có thực sự được coi là Big data hay không thì nó phụ thuộc vào khối lượng dữ liệu.

Do đó, trong khi xử lý Dữ liệu lớn thì cần phải xem xét một khối lượng đặc trưng.

Ví dụ như: Vào năm 2016, lưu lượng di động toàn cầu ước tính là 6,2 Exabyte (6,2 tỷ GB) mỗi tháng. Trong 2020, chúng ta sẽ có gần 40000 ExaByte dữ liệu.

Vận tốc (Velocity)

Vận tốc được đề cập ở đây nghĩa là tích lũy dữ liệu tốc độ cao.

Trong Big data, dữ liệu tốc độ truyền đến từ các nguồn như máy móc, mạng, mạng xã hội hay điện thoại di động, v.v…

Có 1 luồng dữ liệu lớn và liên tục. Điều này xác định được tiềm năng của dữ liệu thông qua tốc độ dữ liệu được tạo ra và xử lý để nhằm đáp ứng nhu cầu.

Lấy mẫu dữ liệu có thể giúp giải quyết vấn đề về vận tốc.

Đa dạng (Variety)

Tính đa dạng ở đây đề cập đến bản chất của dữ liệu là dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc.

Nó cũng đề cập đến các nguồn dữ liệu không đồng nhất.

Sự đa dạng về cơ bản đó là sự xuất hiện của dữ liệu từ các nguồn mới cả bên trong và bên ngoài doanh nghiệp. Đó có thể có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc.

Dữ liệu có cấu trúc: Dữ liệu này về cơ bản là dữ liệu có tổ chức, nghĩa là dữ liệu đã xác định độ dài và định dạng của dữ liệu.

Dữ liệu bán có cấu trúc: Dữ liệu này về cơ bản chính là dữ liệu nửa có tổ chức. Nó thường là một dạng dữ liệu mà không phù hợp với cấu trúc chính thức của dữ liệu. Các tệp nhật ký là một ví dụ của loại dữ liệu này.

Dữ liệu phi cấu trúc: Là dữ liệu về cơ bản không được tổ chức. Nó là các dữ liệu không vừa khít với cấu trúc hàng và cột truyền thống của cơ sở dữ liệu. Văn bản, hình ảnh, video, v.v. là các ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc không thể được lưu trữ ở dạng hàng và cột.

Tính xác thực  (Veracity)

Đặc trưng này chính là đề cập đến sự không nhất quán và không chắc chắn trong dữ liệu, tức là dữ liệu có sẵn đôi khi có thể lộn xộn, chất lượng và độ chính xác rất khó có thể kiểm soát.

Big data cũng có thể thay đổi do có vô số thứ nguyên dữ liệu do có nhiều nguồn và loại dữ liệu khác nhau tạo ra.

Ví dụ như: Dữ liệu hàng loạt có thể tạo ra nhầm lẫn trong khi lượng dữ liệu ít hơn có thể truyền tải một nửa hoặc là thông tin không đầy đủ.

Giá trị (Value):

Phần lớn các dữ liệu không có giá trị sẽ không có lợi cho công ty, trừ khi bạn có thể biến nó thành một thứ hữu ích.

Dữ liệu tự nó không có giá trị sử dụng hoặc tầm quan trọng nhưng nó cần phải được chuyển đổi thành thứ có giá trị để trích xuất thông tin. 

Variability (Tính biến đổi)

Tính biến đổi cũng thường áp dụng cho các tập hợp của Big data, ít thống nhất hơn dữ liệu giao dịch thông thường và có thể có nhiều ý nghĩa hay được định dạng theo nhiều cách khác nhau từ nguồn này sang nguồn khác. Đây cũng là những yếu tố làm phức tạp thêm nỗ lực xử lý và phân tích dữ liệu. 

Vai trò của Big data đối với doanh nghiệp

Big data là một hệ thống chứa tất cả các dữ liệu có thể lưu trữ, phân tích và thu thập thông tin từ hệ thống dữ liệu này.

Big data được ứng dụng khá nhiều trong các lĩnh vực ngày nay và hỗ trợ cho các công nghệ khác:

Dữ liệu lớn ( Big data) cho phép các công ty tạo ra những thông tin chi tiết chính xác hơn. Nó cung cấp cho họ khả năng sử dụng dữ liệu có liên quan từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra các thông tin chi tiết hữu ích. Với độ chính xác tốt hơn, một công ty có thể đưa ra các quyết định có lợi hơn và giảm thiểu các rủi ro.

Các nền tảng truyền thông xã hội tạo nên rất nhiều dữ liệu. Các nhà tiếp thị đã sử dụng dữ liệu lớn để tận dụng dữ liệu mà nền tảng truyền thông xã hội có để tạo ra những chiến dịch quảng cáo tốt hơn. Nó cho phép họ tạo hồ sơ khách hàng một cách chính xác, tìm đối tượng mục tiêu và hiểu được yêu cầu của họ.

Các công cụ dữ liệu lớn cho phép các công ty thực hiện phân tích các dự đoán. Nó cho phép họ dự đoán kết quả của những quá trình và sự kiện cụ thể chính xác hơn, giúp họ giảm thiểu được rủi ro.

Một ứng dụng nổi bật khác của dữ liệu lớn đó là trong các hệ thống khuyến nghị. Các công ty sử dụng Big data để xác định các mẫu hành vi ở khách hàng của họ để cung cấp các dịch vụ tốt hơn và được cá nhân hóa hơn.

Trong kinh doanh, sản xuất: Big data sẽ giúp doanh nghiệp dễ dàng quản lý lượng thông tin dữ liệu khổng lồ của khách hàng. Nhờ vào sự phân tích chính xác, doanh nghiệp sẽ biết được khách hàng quan tâm đến vấn đề gì, lượng khách hàng tiềm năng cũng như thông tin khác để đáp ứng tốt nhất các nhu cầu. Từ đó sẽ tăng được sự hài lòng, giữ chân khách hàng cũ, tăng thêm lượng khách hàng mới và tăng giá trị thương hiệu.

Hỗ trợ công nghệ AI – trí tuệ nhân tạo: Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI phụ thuộc rất lớn vào Big data. Vì công nghệ AI sử dụng rất nhiều nguồn dữ liệu lớn để có thể đáp ứng được người dùng. Một AI có thông minh hay không cần có lưu trữ cho nó một dữ liệu lớn.

Lời kết

Bài viết là các thông tin về đặc trưng của Big data và các nội dung liên quan. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ số và sự nảy nở của thông tin ngày càng lớn thì Big data cũng sẽ không ngừng đổi mới, thích nghi nhằm đáp ứng nhu cầu về thông tin của con người.