Với sự phát triển như vũ bão của công nghệ, thuật ngữ Big Data được sử dụng thường xuyên không chỉ bởi các nhà công nghệ chuyên nghiệp mà ngay cả những người tiếp xúc và sử dụng máy tính hàng ngày cũng có một số tò mò về thuật ngữ này. Cố lên GienCongNghe đi tìm hiểu Dữ liệu lớn là gì? Và những gì bạn cần biết về nó.
quảng cáo
Dữ liệu lớn là gì?
Trước khi tìm hiểu về Big data, đầu tiên chúng ta hãy hiểu dữ liệu là gì.
Dữ liệu – Dữ liệu là gì?
Thông tin bao gồm số lượng, ký tự hoặc ký hiệu có thể được lưu trữ và truyền dưới dạng tín hiệu điện và được ghi trên phương tiện ghi từ tính, quang học hoặc cơ học. Nói một cách đơn giản, danh bạ, tệp âm thanh hoặc nhạc được lưu trong điện thoại của bạn, tệp Word/Excel/Powerpoint do bạn tạo hoặc được chia sẻ bởi người khác, v.v. Tất cả đều là ví dụ về dữ liệu.
quảng cáo
Bây giờ, hãy giới thiệu về dữ liệu lớn.
Dữ liệu lớn – Dữ liệu lớn là gì?
Đó là một tập hợp dữ liệu lớn, cũng là thông tin, nhưng ở quy mô lớn hơn, tiếp tục phát triển theo cấp số nhân theo thời gian. Nó lớn và phức tạp đến mức không có công cụ quản lý dữ liệu truyền thống nào có thể lưu trữ hoặc xử lý nó một cách hiệu quả.
quảng cáo
Thông tin thuộc về một tập dữ liệu lớn được tạo ra và truyền đi nhanh chóng từ nhiều nguồn khác nhau. Các tính năng này bao gồm ba dữ liệu lớn VS:
Kích thước: Một lượng lớn dữ liệu đang được lưu trữ.
Tốc độ: Tốc độ tối đa mà các luồng dữ liệu được xử lý và phân tích.
Tính đa dạng: Các nguồn và hình thức khác nhau trong đó dữ liệu được thu thập, chẳng hạn như số, văn bản, video, hình ảnh, âm thanh và văn bản.
Ngày nay, khi chúng ta mở một ứng dụng, tìm kiếm trên Google hoặc đơn giản là điều hướng đến một nơi nào đó trên thiết bị di động của mình, dữ liệu sẽ liên tục được tạo ra. Kết quả là gì? Nó bao gồm một lượng lớn dữ liệu có giá trị mà các công ty và tổ chức cần quản lý, lưu trữ, xem và phân tích.
Các công cụ dữ liệu truyền thống không được trang bị để xử lý loại độ phức tạp và quy mô này, điều này đã dẫn đến nhiều giải pháp kiến trúc và phần mềm dữ liệu lớn được thiết kế để quản lý dữ liệu.
Ví dụ về dữ liệu lớn
Sàn giao dịch chứng khoán New York tạo ra hàng terabyte dữ liệu giao dịch mới mỗi ngày.
Phương tiện truyền thông xã hội: Theo dữ liệu, hơn 500 terabyte dữ liệu mới được thêm vào cơ sở dữ liệu của trang mạng xã hội Facebook mỗi ngày. Dữ liệu này chủ yếu được tạo ra khi tải ảnh và video lên, trao đổi tin nhắn, nhận xét, v.v.
Hay gần đây, các trang thương mại điện tử được đông đảo người mua yêu thích như Shopee, Lazada, Tiki hay rộng hơn là Taobao, Amazon đều có cơ sở là vô số mặt hàng, sản phẩm với dịch vụ đa dạng ở nhiều ngành hàng, thương hiệu, đặc biệt là với số lượng người dùng chốt đơn đặt hàng Tắt máy đã tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ không ngừng tăng lên.
Dữ liệu lớn được phân loại như thế nào?
Sau đây là các loại Dữ liệu lớn:
có cấu trúc
Bất kỳ dữ liệu nào có thể được lưu trữ, truy cập và thao tác ở định dạng cố định được gọi là dữ liệu có cấu trúc. Theo thời gian, khoa học máy tính đã đạt được những bước tiến lớn trong việc phát triển các kỹ thuật làm việc với dữ liệu đó (trong đó định dạng được biết trước) và tìm kiếm giá trị.
Tuy nhiên, hiện tại, chúng tôi đang gặp phải các sự cố khi khối lượng dữ liệu tăng lên đến mức khổng lồ, với khối lượng thông thường nằm trong phạm vi vài zettabyte. bạn có biết? 1021 byte tạo thành 1 zettabyte, hoặc một tỷ terabyte, một zettabyte.
Nhìn vào những con số này, có thể dễ dàng hiểu tại sao cái tên “Dữ liệu lớn” được đặt ra và hình dung ra những thách thức trong việc lưu trữ và xử lý nó.
bạn có biết? Dữ liệu được lưu trữ trong hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ là một ví dụ về dữ liệu ‘có cấu trúc’.
Nguồn ảnh: voer.edu.vn
phi cấu trúc
Bất kỳ dữ liệu nào ở dạng không xác định hoặc có cấu trúc đều được phân loại là dữ liệu phi cấu trúc. Ngoài kích thước tuyệt đối của nó, dữ liệu phi cấu trúc đặt ra nhiều thách thức xử lý để trích xuất giá trị từ nó. Một ví dụ điển hình về dữ liệu phi cấu trúc là nguồn dữ liệu không đồng nhất chứa sự kết hợp của các tệp văn bản thuần túy, hình ảnh, video, v.v.
Các tổ chức ngày nay có rất nhiều dữ liệu nhưng tiếc là không biết cách lấy giá trị từ kho dữ liệu này, cho dù ở định dạng thô hoặc không có cấu trúc.
Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc: Các kết quả do ‘tìm kiếm của Google’ trả về
cấu trúc một phần
Dữ liệu bán cấu trúc có thể chứa cả hai loại thông tin. Chúng ta có thể xem dữ liệu bán cấu trúc dưới dạng dữ liệu có cấu trúc ở dạng nhưng không được định nghĩa chính xác, chẳng hạn như định nghĩa bảng trong DBMS quan hệ hoặc dữ liệu được biểu thị trong tệp XML.
Thông tin cá nhân được lưu trữ trong các tệp XML
Ba đặc điểm của dữ liệu lớn
Khối
Trong khi dữ liệu truyền thống được đo bằng các kích thước quen thuộc như megabyte, gigabyte và terabyte, dữ liệu lớn được lưu trữ bằng petabyte và zettabyte.
Để nắm bắt được sự khác biệt lớn về quy mô, hãy xem so sánh từ Trường Thông tin Berkeley của California: Một gigabyte tương đương với 7 phút video HD và một zettabyte tương đương với 250 tỷ đĩa DVD.
Không chỉ vậy, theo EMC, kích thước của vũ trụ kỹ thuật số đang tăng gấp đôi sau mỗi hai năm và dự kiến sẽ đạt 44 nghìn tỷ zettabyte vào năm 2020.
Dữ liệu lớn cung cấp một kiến trúc để xử lý các loại dữ liệu. Nếu không có các giải pháp lưu trữ và xử lý phù hợp thì không thể trích xuất thông tin chi tiết.
Tốc độ
Từ tốc độ tạo đến thời gian phân tích dữ liệu lớn, mọi thứ đều rất nhanh. Các công ty và tổ chức phải có khả năng sử dụng dữ liệu này và tạo ra thông tin chi tiết theo thời gian thực, cho phép những người ra quyết định hành động nhanh chóng, giúp họ vượt lên dẫn trước đối thủ.
Mặc dù một số loại dữ liệu có thể vẫn có giá trị theo thời gian khi được tổng hợp, nhưng phần lớn dữ liệu lớn đang lưu chuyển giữa các tổ chức và yêu cầu hành động ngay lập tức để có kết quả. Dữ liệu cảm biến từ các thiết bị y tế là một ví dụ: khả năng xử lý dữ liệu sức khỏe trong thời gian thực và cung cấp cho bác sĩ thông tin họ cần để cứu mạng sống.
Sự khác biệt
Khoảng 95% dữ liệu lớn không có cấu trúc, nghĩa là nó không phù hợp với mô hình truyền thống đơn giản. Mọi thứ từ e-mail và video đến dữ liệu khoa học và khí tượng đều có thể tạo ra các luồng dữ liệu lớn, mỗi luồng có các đặc điểm khác nhau. Chính vì sự khác biệt này, dữ liệu lớn cần được quản lý hiệu quả bởi đội ngũ chuyên gia máy tính.
Ưu điểm của xử lý dữ liệu lớn
Khả năng xử lý dữ liệu lớn mang lại nhiều lợi ích như:
- Các doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định.
Truy cập dữ liệu xã hội từ các công cụ tìm kiếm và các trang web như Facebook và Twitter cho phép các tổ chức phát triển các chiến lược kinh doanh của họ.
2. Cải thiện dịch vụ khách hàng
Các hệ thống phản hồi khách hàng truyền thống đang được thay thế bằng các hệ thống mới được thiết kế với công nghệ Dữ liệu lớn. Trong các hệ thống mới này, dữ liệu lớn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng để đọc và đánh giá phản hồi của người tiêu dùng, đặc biệt là trong các giao dịch thương mại điện tử.
3. Phát hiện sớm các mối đe dọa đối với sản phẩm/dịch vụ nếu có
4. Hiệu suất tốt hơn
Công nghệ dữ liệu lớn có thể được sử dụng để tạo các khu vực dàn dựng hoặc mục tiêu cho dữ liệu mới trước khi quyết định dữ liệu nào sẽ được chuyển đến kho dữ liệu. Ngoài ra, sự kết hợp giữa công nghệ Dữ liệu lớn và kho dữ liệu giúp các tổ chức tải xuống dữ liệu không được truy cập thường xuyên.
Dữ liệu lớn được sử dụng trong mọi ngành để xác định các mẫu và xu hướng, hiểu rõ hơn về khách hàng và giải quyết các vấn đề phức tạp. Các công ty và tổ chức sử dụng dữ liệu vì nhiều lý do, chẳng hạn như phát triển doanh nghiệp của họ, hiểu các quyết định của khách hàng, cải thiện nghiên cứu, đưa ra dự báo và xác định các nhóm khách hàng mục tiêu cho quảng cáo.
Các lĩnh vực ứng dụng dữ liệu lớn: tài chính, y tế, truyền thông và giải trí, quảng cáo và tiếp thị, thương mại điện tử và bán lẻ, giáo dục, thể thao, v.v.
Các vấn đề và cách làm việc với Dữ liệu lớn
Bên cạnh những lợi ích to lớn, lượng dữ liệu lớn và tính biến thiên không ổn định của nó khiến người dùng phải đối mặt với các vấn đề như:
Chất lượng thông tin chưa đảm bảo, lượng thông tin nhiều, thiếu chính xác dẫn đến việc tra cứu thông tin không đạt yêu cầu.
Ngoài ra, việc bảo mật thông tin cá nhân trên các cơ sở dữ liệu này là vấn đề chúng tôi luôn quan tâm và chú trọng. Việc rò rỉ thông tin từ các nguồn không bảo mật có thể khiến một số người chuyển tiền cho kẻ xấu hoặc hack tài khoản mạng xã hội của họ để vay tiền từ người thân và bạn bè, và chúng ta cần hết sức lưu ý.
Do đó, khi tham gia vào mạng dữ liệu lớn, chúng ta phải chú ý đến hai điểm chính sau: Một là hiểu mục tiêu cuối cùng là tối ưu hóa hiệu suất truy xuất thông tin là gì. Thứ hai, tìm hiểu thêm về bảo mật thông tin để tự bảo vệ mình trong thế giới kỹ thuật số không ngừng phát triển và khám phá các mối đe dọa tiềm ẩn hiện nay.
>> Tên miền là gì? Khái niệm tên miền dễ hiểu.
>> Các triệu chứng là gì? Không phải ai cũng sử dụng từ này một cách chính xác.
Trên đây GienCongList đã chia sẻ rất nhiều thông tin để bạn hiểu big data là gì. Nếu bạn vẫn chưa hiểu, hãy bình luận bên dưới với câu hỏi của bạn. Chúng tôi hy vọng bạn thấy bài viết này hữu ích và đừng quên like và share bài viết, GienCongListen sẽ có thêm động lực để chia sẻ nhiều thông tin hơn nữa.
Kiểm tra Guru99 và Buildin
