Xu hướng của Big Data hiện nay và những loại dữ liệu phổ biến

Bạn sẽ ngạc nhiên bởi thực tế là mỗi ngày chúng ta đang tạo ra nhiều dữ liệu hơn trong 2 ngày so với lịch sử hàng thập kỷ. Vâng, đó là sự thật, và hầu hết chúng ta thậm chí không nhận ra điều này rằng chúng ta tạo ra quá nhiều dữ liệu chỉ bằng cách duyệt trên Internet. Nếu bạn không muốn các công nghệ tương lai làm bạn mất cảnh giác, hãy chú ý đến những xu hướng hiện tại trong phân tích dữ liệu lớn và thành công. Dưới đây là 9 xu hướng của Big Data hiện nay.

Data as service (Dữ liệu dưới dạng dịch vụ)

Theo truyền thống, Dữ liệu được lưu trữ trong các kho dữ liệu, được phát triển để có được bởi các ứng dụng cụ thể. Khi mà SaaS (phần mềm như một dịch vụ) đã trở nên phổ biến, Daas chỉ mới bắt đầu. Cũng như các ứng dụng Phần mềm dưới dạng Dịch vụ, Dữ liệu dưới dạng dịch vụ sử dụng công nghệ đám mây để cung cấp cho người dùng và các ứng dụng quyền truy cập thông tin theo yêu cầu mà không phụ thuộc vào vị trí của người dùng hoặc ứng dụng.

Dữ liệu dưới dạng Dịch vụ là một trong những xu hướng hiện tại trong phân tích dữ liệu lớn và sẽ giúp các nhà phân tích lấy dữ liệu đơn giản hơn cho các nhiệm vụ xem xét kinh doanh và dễ dàng hơn cho các khu vực trong một doanh nghiệp hoặc ngành chia sẻ dữ liệu.

Responsible and Smarter Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm và thông minh hơn)

AI có trách nhiệm và có thể mở rộng sẽ cho phép các thuật toán học tập tốt hơn với thời gian đưa ra thị trường ngắn hơn. Các doanh nghiệp sẽ đạt được nhiều điều hơn nữa từ các hệ thống AI như xây dựng các quy trình có thể hoạt động hiệu quả. Các doanh nghiệp sẽ tìm ra cách để đưa AI lên quy mô, vốn là một thách thức lớn cho đến thời điểm hiện tại.

Trực quan hóa dòng cung cấp cho bạn kiểm tra thông tin liên tục và BI để xem các mẫu. Nhấp để khám phá về, Hình ảnh hóa dữ liệu truyền trực tuyến theo thời gian thực

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phân tích dữ liệu lớn luôn là một cách tiếp cận cơ bản để các công ty trở thành một lợi thế cạnh tranh và hoàn thành mục tiêu của họ. Họ áp dụng các công cụ phân tích cơ bản để chuẩn bị dữ liệu lớn và khám phá nguyên nhân tại sao các vấn đề cụ thể lại phát sinh.

Các phương pháp dự đoán được thực hiện để kiểm tra dữ liệu hiện đại và các sự kiện lịch sử để biết khách hàng và nhận ra các mối nguy và sự kiện có thể xảy ra đối với một công ty. Phân tích dự đoán trong dữ liệu lớn có thể dự đoán những gì có thể xảy ra trong tương lai.

Chiến lược này cực kỳ hiệu quả trong việc hiệu chỉnh dữ liệu đã phân tích đã tập hợp để dự đoán phản ứng của khách hàng. Điều này cho phép các tổ chức xác định các bước họ phải thực hành bằng cách xác định động thái tiếp theo của khách hàng trước khi họ thực hiện.

Tính toán lượng tử (Quantum Computing)

Sử dụng công nghệ thời gian hiện tại có thể mất rất nhiều thời gian để xử lý một lượng lớn dữ liệu. Trong khi, máy tính Lượng tử, tính toán xác suất trạng thái của một đối tượng hoặc một sự kiện trước khi nó được đo, điều này cho thấy rằng nó có thể xử lý nhiều dữ liệu hơn so với máy tính cổ điển.

Chỉ cần chúng ta nén hàng tỷ dữ liệu cùng một lúc chỉ trong vài phút, chúng ta có thể giảm đáng kể thời gian xử lý, cung cấp cho các tổ chức khả năng đưa ra quyết định kịp thời để đạt được kết quả mong muốn hơn. Quá trình này có thể thực hiện được bằng cách sử dụng Điện toán lượng tử.

Việc thử nghiệm máy tính lượng tử để điều chỉnh các nghiên cứu chức năng và phân tích trên một số doanh nghiệp có thể làm cho ngành công nghiệp trở nên chính xác hơn.

Điện toán biên (Edge Computing)

Chạy các quy trình và chuyển các quy trình đó sang một hệ thống cục bộ, chẳng hạn như hệ thống của bất kỳ người dùng nào hoặc thiết bị IoT hoặc một máy chủ xác định Xử lý cạnh. Edge Computing mang tính toán đến lợi thế của mạng và giảm lượng kết nối đường dài phải xảy ra giữa khách hàng và máy chủ, điều này đang làm cho nó trở thành xu hướng mới nhất trong phân tích dữ liệu lớn.

Nó cung cấp một sự thúc đẩy cho Truyền dữ liệu, bao gồm Truyền và xử lý dữ liệu theo thời gian thực mà không chứa độ trễ. Nó cho phép các thiết bị phản hồi ngay lập tức. Điện toán biên là một cách hiệu quả để xử lý dữ liệu lớn bằng cách sử dụng ít băng thông hơn. Nó có thể giảm chi phí phát triển cho một tổ chức và giúp phần mềm chạy ở những nơi xa.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) nằm bên trong trí tuệ nhân tạo và hoạt động để phát triển giao tiếp giữa máy tính và con người. Mục tiêu của NLP là đọc, giải mã ý nghĩa của ngôn ngữ con người. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên chủ yếu dựa trên máy học và nó được sử dụng để phát triển các ứng dụng xử lý văn bản hoặc phần mềm dịch.

Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cần các thuật toán để nhận ra và lấy dữ liệu cần thiết từ mỗi câu bằng cách áp dụng các quy tắc ngữ pháp. Chủ yếu là phân tích cú pháp và phân tích ngữ nghĩa là những kỹ thuật được sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Phân tích cú pháp là phân tích xử lý các câu và các vấn đề ngữ pháp, trong khi phân tích ngữ nghĩa xử lý ý nghĩa của dữ liệu / văn bản.

Hybrid Clouds

Hệ thống điện toán đám mây sử dụng đám mây riêng tại chỗ và đám mây công cộng của bên thứ ba với sự điều phối giữa hai giao diện. Đám mây kết hợp cung cấp tính linh hoạt tuyệt vời và nhiều tùy chọn triển khai dữ liệu hơn bằng cách di chuyển các quy trình giữa các đám mây riêng và công cộng.

Một tổ chức phải có một đám mây riêng để có được khả năng thích ứng với đám mây công cộng mong muốn. Vì vậy, nó phải phát triển một trung tâm dữ liệu, bao gồm máy chủ, bộ lưu trữ, mạng LAN và bộ cân bằng tải.

Tổ chức phải triển khai một lớp ảo hóa / siêu giám sát để hỗ trợ các máy ảo và vùng chứa. Và, cài đặt một lớp phần mềm đám mây riêng. Việc triển khai phần mềm cho phép các phiên bản chuyển dữ liệu giữa các đám mây riêng và công cộng.

Dark Data

Dark Data là dữ liệu mà một công ty không sử dụng trong bất kỳ hệ thống phân tích nào. Dữ liệu được thu thập từ một số hoạt động mạng không được sử dụng để xác định thông tin chi tiết hoặc để dự đoán.

Các tổ chức có thể nghĩ rằng đây không phải là dữ liệu chính xác bởi vì họ không nhận được bất kỳ kết quả nào từ đó. Nhưng họ biết rằng đây sẽ là điều quý giá nhất. Khi dữ liệu đang tăng lên từng ngày, ngành công nghiệp nên hiểu rằng bất kỳ dữ liệu nào chưa được khám phá đều có thể là một rủi ro bảo mật. Sự mở rộng về số lượng Dark Data có thể được coi là một Xu hướng khác.

Data Fabric

Kết cấu dữ liệu là một kiến ​​trúc và tập hợp các mạng dữ liệu. Điều đó cung cấp chức năng nhất quán trên nhiều thiết bị đầu cuối, cả tại chỗ và môi trường đám mây. Để thúc đẩy chuyển đổi kỹ thuật số, Data Fabric đơn giản hóa và kết hợp lưu trữ dữ liệu trên các môi trường đám mây và tại chỗ.

Nó cho phép truy cập và chia sẻ dữ liệu trong môi trường dữ liệu phân tán. Ngoài ra, cung cấp khuôn khổ quản lý dữ liệu nhất quán trên bộ lưu trữ không bị gián đoạn.

Lời kết

Trong những năm qua, các công nghệ mới trong Phân tích dữ liệu lớn đang thay đổi liên tục. Vì vậy, các doanh nghiệp cần triển khai các xu hướng đúng đắn để đi trước các đối thủ cạnh tranh.