Xử lý Big Data là gì? Các công cụ xử lý Big data phổ biến hiện nay

Xử lý Big Data là gì?

Xử lý Big Data (dữ liệu lớn) là một tập hợp các kỹ thuật hoặc mô hình lập trình để truy cập dữ liệu quy mô lớn nhằm trích xuất thông tin hữu ích cho việc hỗ trợ và đưa ra các quyết định.

Xử lý dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc xây dựng chiến lược kinh doanh và tăng cường lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp. Bằng cách chuyển đổi dữ liệu sang định dạng có thể đọc được chẳng hạn như đồ thị, biểu đồ và tài liệu, nhân sự trong toàn tổ chức, doanh nghiệp có thể hiểu và sử dụng dữ liệu hiệu quả.

Quy trình xử lý Big Data

Để có thể xử lý được Big Data thì việc sử dụng Đám mây và các loại thiết bị khác là cần thiết và với các tiến bộ công nghệ, Điện toán đám mây và Trí tuệ nhân tạo có thể được ứng dụng vào trong việc xử lý Big Data.
 
Các công nghệ này có thể giúp việc giảm thiểu đầu vào thủ công và cho phép chuyển sang sử dụng các quy trình tự động hóa. Phân tích dữ liệu là tập hợp những cách tiếp cận định lượng và định tính được sử dụng để lấy về các insight có giá trị tạo ra bởi dữ liệu.
 
Có rất nhiều cách mà dữ liệu được trích xuất và phân loại và từ đó nhiều mẫu hành vi, các mối quan hệ, và các mối liên kết có thể được phân tích ngay sau khi các insight đã được thu thập.
 
Phần lớn các doanh nghiệp hiện nay đều hoạt động dựa vào những dữ liệu và kết quả là sự triển khai những cách tiếp cận hướng dữ liệu cho phép thu thập nhiều dữ liệu hơn có liên quan đến các khía cạnh của kinh doanh bao gồm người tiêu dùng, thị trường, và các quy trình kinh doanh.

Quy trình xử lý Big data bao gồm một loạt các bước trong đó dữ liệu thô (đầu vào) được đưa vào một quy trình (CPU) nhằm để tạo ra thông tin chi tiết có giá trị định hướng hành động (đầu ra). Mỗi bước sẽ được thực hiện theo một trình tự cụ thể, nhưng toàn bộ quy trình được lặp lại theo chu kỳ. Đầu ra của chu kỳ đầu tiên có thể được lưu trữ và được cung cấp làm đầu vào cho chu kỳ tiếp theo.

Các công cụ xử lý Big Data

Các công cụ phân tích Big Data được thiết kế để giúp xử lý và phân tích khối dữ liệu lớn hiệu quả và linh hoạt hơn. Dưới đây là một số công cụ xử lý big data mà bạn có thể tham khảo.

1. Apache Hadoop

Đứng đầu trong danh sách này không ai khác, đó chính là Hadoop. Apache Hadoop là một trong các công cụ được sử dụng phổ biến nhất trong lĩnh vực big data. Hadoop là một open-source framework từ Apache. Hadoop được dùng để lưu trữ và phân tích những tập dữ liệu lớn.

Chức năng chính của Hadoop:

+ Lưu trữ và xử lý các dữ liệu lớn, lên tới Petabyte (khoảng 1 triệu GB).

+ Xử lý trong môi trường phân tán, dữ liệu được lưu tại nhiều nơi khác nhau nhưng yêu cầu xử lý đồng bộ.

2. Cassandra

Apache Cassandra - hệ quản trị cơ sở liệu NoSQL phân tán mã nguồn mở. Công cụ được xây dựng để quản lý khối lượng dữ liệu khổng lồ trải rộng ở trên nhiều máy chủ và đảm bảo tính sẵn sàng cao.

Cassandra sử dụng CQL (Cassandra Structure Language) để tương tác với cơ sở dữ liệu (CSDL).

Ưu điểm của Cassandra:

+ Tốc độ xử lý rất nhanh;

+ Lưu log có kiến trúc giúp việc debug và phát hiện lỗi tốt hơn;

+ Khả năng mở rộng tự động;

+ Mở rộng hệ thống theo tuyến tính.

Nhược điểm:

+ Yêu cầu trình độ nhất định để khắc phục khi có các vấn đề phát sinh;

+ Thiếu tính năng Row-level locking;

+ Clustering còn chưa hiệu quả, cần phải cải thiện để có hiệu quả hơn.

3. Datawrapper

Datawrapper là một platform mã nguồn mở với chức năng chính là trực quan hóa dữ liệu, hỗ trợ người dùng tạo những biểu đồ đơn giản, chính xác, thân thiện và có thể nhúng vào website dễ dàng.

Ưu điểm:

+ Thân thiện với mọi loại thiết bị, kể cả thiết bị di động và máy tính để bàn…

+ Fully responsive;

+ Tốc độ cho kết quả nhanh;

+ Nhiều tùy chọn để tùy biến;

+ Không yêu cầu người dùng cần phải biết lập trình.

Nhược điểm:

+ Bảng màu còn hạn chế;

+ Mất phí.

4. MongoDB

MongoDB là một  NoSQL, là một kiểu hệ quản trị cơ sở dữ liệu hướng document, được viết bằng C/C++ và Javascript. MongoDB được cung cấp miễn phí và là công cụ mã nguồn mở hỗ trợ đa nền tảng gồm: Window, Linux…

Đây là công cụ quản trị cơ sở dữ liệu phổ biến nhất dành cho big data, vì nó hỗ trợ rất tốt cho việc quản lý dữ liệu không có cấu trúc hay như loại dữ liệu thay đổi thường xuyên.

MongoDB sử dụng dynamic schemas, do đó, ta có thể chuẩn bị và tạo dữ liệu một cách nhanh chóng, không cần thiết kế cấu trúc trước cho dữ liệu, thích thì thêm vào DB thôi.

Chức năng chính của MongoDB gồm có: Aggregation, Ad Hoc-queries, Uses BSON format, Replication, Server-side execution of javascript, Schemaless, Sharding, Indexing, Capped collection, MongoDB management service (MMS)…

Ưu điểm:

+ Học và tiếp cận rất dễ.

+ Hỗ trợ nhiều công nghệ, nền tảng khác nhau.

+ Dễ cài đặt và bảo trì.

+ Đáng tin cậy và chi phí thấp.

Nhược điểm:

+ Số liệu phân tích còn hạn chế.

+ Một vài trường hợp báo cáo tốc độ ứng dụng chậm đi khi sử dụng MongoDB.

5. RapidMiner

Rapidminer là công cụ đa nền tảng cung cấp môi trường tích hợp cho khoa học dữ liệu, machine learning, và phân tích dự đoán số liệu. Rapidminer cung cấp nhiều loại giấy phép tùy theo từng loại quy mô công ty, quy mô dữ liệu.

Ngoài ra, Rapidminer cũng có một phiên bản miễn phí để phục vụ cho mục đích học tập với giới hạn 1 CPU và 10,000 records.

Ưu điểm:

+ Open-source Java core

+ Có nhiều công cụ và thuật toán cao cấp phục vụ rất tốt cho nhu cầu phân tích dữ liệu big data.

+ Có GUI

+ Dễ dàng tích hợp các API hay là cloud.

+ Dịch vụ chăm sóc khách hàng rất tốt.

Nhược điểm: Các dịch vụ online cần cải thiện

Một số thách thức cho Big data

 Việc phân tích và xử lý Big data đang phải đối mặt với nhiều thách thức.

- Truyền dữ liệu: việc truyền dữ liệu lớn thường gánh chịu chi phí cao, đây là “nút cổ chai” của việc tính toán Big data. Tuy nhiên, truyền dữ liệu là không thể tránh khỏi ở trong các ứng dụng Big data. Nâng cao hiệu quả truyền dữ liệu lớn là yếu tố quan trọng để nâng cao tính toán Big data.

- Tốc độ xử lý trong những yêu cầu thời gian thực: khi dữ liệu số lượng dữ liệu tăng nhanh chóng, gây một thách thức rất lớn đối với các ứng dụng thời gian thực, thì việc tìm ra những phương pháp hiệu quả trong suốt luồng dữ liệu là cần thiết để có thể đáp ứng yêu cầu về thời gian thực.

- Nền tảng Big data: mặc dù Hadoop đã trở thành một trụ cột cho nền tảng phân tích Big data nhưng nó vẫn còn ở trong giai đoạn phát triển, so với cơ sở dữ liệu quan hệ.
Đầu tiên, Hadoop còn phải tích hợp với thời gian thực cho việc thu thập và truyền Big data, và cung cấp xử lý nhanh hơn dựa trên những mô hình xử lý hàng loạt.
Thứ hai, Hadoop nên cung cấp giao diện lập trình ngắn gọn, và ẩn những tiến trình xử lý phức tạp bên dưới.
Thứ ba, ở những hệ thống Hadoop lớn, số lượng máy chủ lên hàng ngàn và thậm chí hàng trăm ngàn, nghĩa là năng lượng tiêu thụ đáng kể. Vì vậy, Hadoop nên có cơ chế để sử dụng năng lượng hiệu quả.

- Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư: là một vấn đề rất quan trọng. Một số ví dụ trong thực tế cho thấy, không chỉ có thông tin cá nhân người tiêu dùng, thông tin mật của các tổ chức và ngay cả các bí mật an ninh quốc gia cũng có khả năng bị xâm phạm.
Do đó, giải quyết các vấn đề an ninh dữ liệu bằng những công cụ kỹ thuật và các chính sách trở nên vô cùng cấp bách. Các nền tảng Big data nên cân bằng tốt giữa việc truy cập dữ liệu cũng như xử lý dữ liệu.

Lời kết

Như vậy, Big data ngày càng đóng vai trò rất quan trọng. Để giải quyết được bài toán Big data, đòi hỏi tổng hợp nhiều công nghệ và kỹ thuật khác nhau. Mỗi công nghệ và kỹ thuật cần phải có thời gian nghiên cứu và phát triển để hoàn thiện. Do đó, với Big data, rất nhiều lợi ích nhưng cũng còn nhiều vấn đề và thách thức cần giải quyết.