Big data là một bước đột phá mới trong kỷ nguyên công nghệ số mang đến nhiều giải pháp về dữ liệu cho nhiều ngành nghề khác nhau. Phân tích dữ liệu với khối lượng khổng lồ sẽ mang đến cho người dùng các số liệu thống kê, chiến lược kinh doanh mang tính chính xác cao. Cùng cpphinditutorials tìm hiểu về Big data là gì? Ứng dụng, thách thức và tương lai của Big Data chi tiết hơn ở nội dung bên dưới!
Big data là gì?
Big Data hay còn được gọi bằng thuật ngữ tiếng Việt là “dữ liệu lớn”. Đây là một khái niệm để chỉ các tập dữ liệu khổng lồ, có cấu trúc phức tạp và có thể xử lý, phân tích thông tin tốt hơn các phương pháp truyền thống. Hiện nay từ các doanh nghiệp, y tế cho đến các tổ chức, học máy… đều phân tích cơ sở dữ liệu bằng Big Data.
Lịch sử và nguồn gốc của Big data
- Tập đoàn Teradata đã đưa ra thị trường hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu lên đến 1 terabyte dữ liệu vào năm 1992. Đây là bước ngoặt đầu tiên của Big Data.
- Tập đoàn LexisNexis, vào năm 2000 đã dựa trên cấu trúc C++ để chia sẻ hệ thống dữ liệu đa dạng cấu trúc để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ.
- Năm 2005, là năm phát triển rực rỡ của Big data khiến cho các dịch vụ lưu trữ được cung cấp với mức giá rẻ hơn và được nhiều người biết đến hơn.
- Hiện nay, nhờ có Internet of Things mà Big Data đã trở thành mà khối lượng Big Data tốc độ cao, hỗ trợ nhiều ngành nghề và lĩnh vực trong cuộc sống.
Tại sao big data lại quan trọng?
Tối ưu hóa quản lý kinh doanh
Trong kinh doanh, các doanh nghiệp nhờ Big Data mà có thể thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau để tìm hiểu về đối thủ, thị trường, khách hàng… để đưa ra các chiến lược kinh doanh tối ưu nhất. Đặc biệt là các vấn đề liên quan đến nhân sự, công việc, chạy thử phương án trên big data đều vô cùng hoàn hảo.
Phân tích thị trường
Big Data sẽ giúp doanh nghiệp tìm kiếm nhiều dữ liệu và phân tích để hiểu rõ thị trường kinh doanh. Thông qua việc tìm hiểu này, các doanh nghiệp sẽ định giá chính xác, cải thiện chất lượng dịch vụ và tung ra các chiến lược quảng cáo phù hợp.
Y tế và nghiên cứu
Trong y tế và nghiên cứu sẽ cần rất nhiều cơ sở dữ liệu, mô phỏng và các nghiên cứu, số hóa… Các thông tin khổng lồ này sẽ cần đến Big Data để vận hành mọi quy trình thực hiện. Đặc biệt là hồ sơ bệnh nhân, các công trình nghiên cứu cũng cần Big data để lưu dữ liệu, trích xuất và tìm kiếm một cách nhanh chóng.
Chính trị và xã hội
Big Data cũng được dùng nhiều trong các ngành giáo dục, các tổ chức chính trị để điều hướng hoạt động, lưu trữ thông tin khổng lồ về chính trị xã hội của công dân Việt, học sinh – sinh viên…
Ứng dụng của big data
Kinh Doanh và tiếp thị
Trong Marketing, Big Data được dùng như một công cụ thu thập dữ liệu, phân tích và thống kê thị trường, khách hàng, đối thủ một cách chuyên nghiệp nhất. Nhờ Big Data kinh doanh và tiếp thị sẽ thu về được những lợi ích như:
- Thu thập được “chân dung” khách hàng một cách chi tiết để tăng tương tác và chuyển đổi hành động mua sắm.
- Nghiên cứu tốt thị trường, quản lý rủi ro để đưa ra các chiến lược quảng cáo, kinh doanh hoàn hảo.
- Big Data hỗ trợ lưu trữ dữ liệu đám mây, phân tích và cho kết quả chính xác mà không bất cứ công nghệ nào sánh kịp, giúp tối ưu chi phí tiếp thị.
Y tế và dược phẩm
Ngành y tế có thể dùng Big Data để nghiên cứu và phân tích dữ liệu, phán đoán kết quả một cách chính xác nhất. Chẳng hạn như:
- Dùng cơ sở Big Data để đánh giá các triệu chứng và phát hiện sớm các bệnh lý.
- Chạy các dữ liệu, nghiên cứu bệnh án và thuốc, dược liệu an toàn, có kết quả nhanh.
- Xây dựng hồ sơ sức khỏe điện tử cho toàn dân…
Tài chính và ngân hàng
Tài chính và ngân hàng là một trong những lĩnh vực cần đến Big Data để vận hành hệ thống thông tin dữ liệu khổng lồ và vô cùng quan trọng. Thông qua dữ liệu này, ngành tài chính và ngân hàng sẽ có thể các định các nhu cầu của khách hàng tiềm năng, các dự toán về lượng tiền mặt, lưu trữ lượng hồ sơ lớn của khách hàng với mức độ bảo mật cao.
Logistics và vận tải
Big Data cũng rất quan trọng trong lĩnh vực logistics và quản lý chuỗi cung ứng. Khi sử dụng dữ liệu khổng lồ Big Data, Logistics và vận tải sẽ nhận về các lợi ích lớn, chẳng hạn như:
- Dễ dàng mô phỏng nhiều nghiên cứu để tối ưu hóa các tuyến đường đi giúp tối ưu chi phí, giảm thiểu rủi ro trong quá trình vận hành.
- Theo dõi vận chuyển hàng hóa, quản lý kho bãi và hàng tồn kho… thông qua nhiều ứng dụng như email, thẻ RFID và mã vạch cũng như các cảm biến Internet of Things (IoT) trong các rơ-moóc… để theo dõi toàn bộ quy trình vận chuyển, đơn hàng… một cách dễ dàng.
Chính phủ và quản lý đô thị
Từ khi có công nghệ Big Data nhiều cổng thông tin điện tử và chia sẻ dữ liệu đã được ra đời. Chính phủ dễ dàng thúc đẩy quản lý công dân một cách minh bạch, linh hoạt và nhanh chóng trong thời đại công nghệ số.
Các vấn đề về kinh tế, xã hội cho đến cơ quan thuế đều được phân tích, quản lý dữ liệu online một cách chuyên nghiệp hơn. Mô hình chính phủ thông minh và quản lý đô thị thông minh sẽ hình thành và hỗ trợ quản lý chặt chẽ, minh bạch.
Giáo dục
- Ước tính nhu cầu để tuyển sinh hàng năm.
- Hỗ trợ đăng ký thông tin trực tuyến.
- Lưu dữ hồ sơ của học viên, sinh viên, giáo viên và cán bộ ban ngành…
Big Data trong thời đại giáo dục 4.0 phát triển rất mạnh và hỗ trợ mọi lĩnh vực liên quan đến giáo dục một cách chuyên nghiệp, hiện đại nhất.
Công nghệ và internet of Things(IoT)
Công nghệ Vạn vật kết nối Internet là một bước tiến mới giúp người vận hành thiết bị điện tử có thể sử dụng các cảm biến và thiết bị giám sát để điều khiển thiết bị công nghệ.
Thách thức của big data
Bảo mật dữ liệu
Bảo mật thông tin trước các đối thủ tấn công cần nhiều lớp bảo vệ dữ liệu và công nghệ mã hóa cao cấp. Nếu bảo mật không đảm bảo thì dữ liệu của doanh nghiệp, y tế, trường học, nhà nước… sẽ bọ đối tượng tấn công tìm thấy điểm yếu và truy cập vào hệ thống để đánh cắp thông tin.
Quyền riêng tư
Tính toàn vẹn của thông tin cần phải được đảm bảo vì mọi thông tin cá nhân nếu bị lộ ra ngoài sẽ khiến cá nhân có những tổn thất lớn. Hầu hết thông tin cá nhân, phương thức liên lạc, tài khoản ngân hàng đều có trên các hệ thống nên việc bảo vệ quyền riêng tư cần được đầu tư nhiều công nghệ bảo mật, an ninh mạng, mã hóa nhiều lớp để thông tin được bảo vệ tốt nhất.
Chất lượng dữ liệu
Dữ liệu big data cần phải có độ chính xác cao để phân tích và đưa ra các nhận định chính xác. Nếu các thông tin này sai lệch hoặc thiếu dữ liệu thì các kết quả phân tích rất dễ sai lầm. Đây là một trong những thách lớn của Big Data.
Phân tích dữ liệu
Thu thập và phân tích dữ liệu Big Data sẽ cần đến một nguồn thông tin lớn và cần sự chính xác cao. Nếu những thông tin sai lệch sẽ dẫn đến kết quả thiếu sự chính xác.
Hợp pháp hóa và tuân thủ quy định
Big Data dù cho ứng dụng vào lĩnh vực nào thì cũng cần đảm bảo tính hợp pháp và tuân thủ những quy định nhất định. Điều này khiến cho việc bảo mật thông tin, phân tích dữ liệu cần được tiến hành một cách minh bạch và đảm bảo tính hợp pháp cao trong mọi lĩnh vực.
Tài nguyên hạ tầng và chi phí
Tài nguyên hạ tầng dành cho Big Data khá lớn. Các chi phí để đầu tư vào Big Data sẽ tốn kém hơn nhiều so với các hình thức phân tích và lưu trữ dữ liệu khác.
Nhân lực
Big Data cần một nguồn nhân lực với chuyên môn kỹ thuật cao, am hiểu các hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu mới có thể hoàn thành các phân tích và cho ra các kết quả với mức độ chính xác cao, lưu trữ có tính bảo mật và minh bạch tốt.
Đặc trưng của big data
- Khối lượng dữ liệu của Big Data lớn.
- Velocity (vận tốc) của Big Data nhanh.
- Veracity (tính xác thực) cao, kiểm soát dữ liệu tốt.
- Variety (đa dạng) với nhiều cấu trúc dữ liệu khác nhau. Có cấu trúc, phi cấu trúc hay bán cấu trúc đều có thể lưu dữ liệu và phân tích kết quả trên Big Data.
- Value (giá trị), Big Data luôn ra được các thông tin hữu ích, phân tích số liệu chính xác và đưa ra các kết quả có tầm chiến lược.
Big data analytics
Big Data Analytics là thuật ngữ dùng để nói về hệ thống phân tích cơ sở hữu liệu lớn. Đây là một quy trình trích xuất các mẫu ẩn, mối tương quan chưa biết và có thể ngăn chặn tốt các
Cơ sở hạ tầng IT dùng để hỗ trợ Big data
Để sử dụng hệ thống Big Data sẽ cần cơ sở hạ tầng IT như:
Hệ thống lưu trữ dữ liệu
Đây là nơi lưu trữ dữ liệu Big Data quan trọng, hiện đại và đảm bảo được mức độ dung lượng lưu trữ, tốc độ truy cập nhanh, chia sẻ dữ liệu hiện đại với độ an toàn cao.
Hệ thống Xử Lý dữ liệu
Đây là hệ thống máy móc, nhân lực (con người) cùng với hệ sinh thái Big Data, các công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu.
Mạng
Internet kết nối tất cả hệ thống lưu trữ dữ liệu, máy móc và phần mềm lưu trữ dữ liệu để con người có thể phân tích dữ liệu tốt nhất.
Cơ sở hạ tầng Cloud
Đây là công nghệ lưu trữ khối lượng dữ liệu khổng lồ trên điện toán đám mây. Người dùng có thể truy cập vào bất cứ lúc nào và số liệu thống kê cũng có thể dự liệu chính xác trên thời gian thực một cách hiệu quả.
Hệ thống bảo mật
Hệ thống bảo mật luôn cần trên Big Data để bảo mật thông tin, chống đột nhập từ các đối tượng xấu và bảo đảm bảo quyền riêng tư, tính bảo mật cho dữ liệu tốt nhất.
Cơ sở hạ tầng mạng LAN và WAN
Cơ sở hạ tầng mạng LAN và WAN giúp cho hệ thống kết nối ổn định và nhanh hơn, đảm bảo duy trì các hoạt động thống kê và phân tích dữ liệu Big Data diễn ra chuyên nghiệp, vận hành và lưu trữ dữ liệu một cách chính xác.
Hệ thống giám sát và quản lý
Đây là hệ thống vận hành Big Data, quản lý quá trình phân tích dữ liệu và trả về kết quả phân tích. Hệ thống giám sát này sẽ tăng cường an ninh mạng, tăng hiệu quả khai phá dữ liệu.
Hệ thống quản lý dữ liệu
Big Data cần một khối lượng dữ liệu rất lớn, hệ thống quản lý dữ liệu sẽ giúp lưu trữ dữ liệu và trích xuất, truy vấn đúng các nguồn dữ liệu cần thiết khi dùng.
Các kỹ năng của Big data
Để có thể lập trình Big data chuyên nghiệp, cần đến các kỹ năng như:
- Am hiểu về mã nguồn mở Apache framework để hiểu rõ về lưu trữ và xử lý Big Data.
- Tìm hiểu sâu về Apache Spark để hiểu rõ về việc xử lý thời gian thực của Big Data.
- Nắm rõ các ngôn ngữ lập trình như: C++, SQL, NoSQL…
Tương lai của Big data
Tương lai của Big Data sẽ tiếp tục ảnh hưởng và hỗ trợ đến nhiều lĩnh vực trong cuộc sống. Chẳng hạn như:
- Tăng cường khả năng phân tích với việc nâng cấp của trí tuệ nhân tạo, học máy để khai phá dữ liệu hiệu quả hơn.
- Tăng khả năng bảo mật và quyền riêng tư, đảm bảo về tính pháp lý, sự minh bạch về thông tin.
- Internet of Things (IoT) sẽ được khai phá chuyên nghiệp hơn vào y tế, giao thông, giáo dục, kinh doanh, vận tải… Y tế thông minh, thành phố thông minh, trường học thông minh sẽ ngày càng được phát triển…
Kết luận
Những thông tin về Big data là gì? Ứng dụng, thách thức và tương lai của Big Data mà chúng tôi chia sẻ hy vọng đã giúp ích nhiều cho các bạn. Chúng tôi sẽ tiếp tục nhiều thông tin về các công nghệ và hệ sinh thái dành cho Big data ở những chuyên đề tiếp theo.
