like98

Big Data là gì? Đặc điểm và quy trình xây dựng hệ thống của Big Data

Mục lục

Big Data đã xuất hiện từ rất lâu và trở thành thuật ngữ quen thuộc trong nền công nghiệp 4.0. Big Data đem lại lợi thế cạnh tranh cao cho những doanh nghiệp biết quản lý và sử dụng chúng. 

Trước tiên, bạn cần hiểu rõ đặc điểm cơ bản của Big Data, hãy cùng tham khảo bài viết bên dưới của DATACENTERS nhé!

Tổng quan về Big Data là gì? Tổng quan về Big Data là gì?

1. Big Data là gì?

1.1. Định nghĩa

Big Data là một khái niệm mô tả dữ liệu lớn, phức tạp và khó xử lý bằng các công cụ truyền thống. Nó bao gồm dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và có thể bao gồm văn bản, số liệu, hình ảnh, âm thanh và video. Big Data được sử dụng để phân tích và tạo ra giá trị cho các doanh nghiệp và cộng đồng.

1.2. Phân loại Big Data

  • Structured Data: Dữ liệu có cấu trúc, theo một định dạng cụ thể và dễ dàng xử lý bằng các công cụ phần mềm. Ví dụ: Cơ sở dữ liệu SQL, bảng tính như Excel và Google Sheet, các cảm biến như hệ thống định vị toàn cầu (GPS và RFID), dữ liệu mạng và web.

Phân loại Big Data Phân loại Big Data

  • Unstructured Data: Dữ liệu không có cấu trúc, khó xử lý và phức tạp. Ví dụ: Email, tài liệu văn bản, hình ảnh và video.
  • Semi-structured Data: Dữ liệu có một số cấu trúc nhưng vẫn còn phức tạp hơn so với dữ liệu có cấu trúc. Ví dụ: tài liệu XML hoặc JSON.
  • Numeric Data: Dữ liệu số liệu, chứa các giá trị số được sử dụng để mô tả một số đối tượng hoặc quá trình. Ví dụ: dữ liệu về doanh số của một công ty.
  • Text Data: Dữ liệu văn bản, chứa các chuỗi ký tự và từ. Ví dụ: Email hoặc bài viết trên trang web.

2. Lịch sử của Big Data

Big Data thực chất đã hình thành từ khoảng thập kỷ 80 – 90 của thế kỷ XX. Dấu hiệu đầu tiên của Big Data xuất hiện từ năm 1663 khi John Graunt xử lý lượng thông tin khổng lồ về việc nghiên cứu bệnh dịch hạch, căn bệnh đang ám ảnh châu Âu vào thời điểm đó. Graunt chính là người đầu tiên sử dụng phân tích dữ liệu thống kê. 

Sau đó, vào đầu những năm 1800, lĩnh vực thống kê được mở rộng bao gồm cả việc thu thập và phân tích dữ liệu. Thế giới lần đầu tiên nhìn thấy vấn đề với lượng dữ liệu quá lớn vào năm 1880. Cục Điều tra Dân số Hoa Kỳ thông báo rằng họ ước tính sẽ mất 8 năm để xử lý và xử lý dữ liệu thu thập được trong chương trình điều tra dân số năm đó. 

Mãi tới năm 1965, chính phủ Hoa Kỳ xây dựng trung tâm dữ liệu đầu tiên, với mục đích lưu trữ hàng triệu bộ dấu vân tay và tờ khai thuế.

Data Scientist nên học kỹ năng lập trình Lịch sử hình thành và phát triển của Big Data

Năm 1984, tập đoàn Teradata đưa ra thị trường hệ thống xử lý dữ liệu song song DBC 1012. DBC 1012 có thể lưu trữ và phân tích đến 1 terabyte dữ liệu và ổ đĩa cứng cũng đạt mức dung lượng 2,5GB.

Năm 2004, Google xuất bản bài báo về quá trình MapReduce nhằm cung cấp mô hình xử lý song song và phát hành những ứng dụng liên quan để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ.

Năm 2005, nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu nhận ra số lượng người dùng Youtube, Facebook và các dịch vụ trực tuyến khác là rất lớn. Do vậy, nhu cầu lưu trữ các thông tin đó càng cao. Trong năm đó, Hadoop (một framework open source được tạo riêng với nhiệm vụ lưu trữ và phân tích Big Data) đã được phát triển và NoSQL cũng bắt đầu trở nên phổ biến. 

Các sự phát triển trên giúp cho Big Data hoạt động dễ dàng hơn và lưu trữ rẻ hơn.

Hiện nay, nhờ có IoT (Internet of Things) mà khối lượng Big Data ngày càng lớn với tốc độ nạp vô cùng nhanh chóng. Bao gồm cả dữ liệu do con người tạo ra và từ máy móc tạo tự động.

3. Quy trình xây dựng hệ thống Big Data

3.1. Bước 1: Định hình chiến lược Big Data

Định hình chiến lược Big Data giúp cho doanh nghiệp quản lý và cải thiện cách thức thu thập, lưu trữ, quản lý, chia sẻ và sử dụng dữ liệu trên toàn hệ thống. Một chiến lược Big Data đúng đắn sẽ làm tiền đề cho doanh nghiệp thích ứng trong thời đại kỹ thuật số phát triển mạnh.

Quy trình xây dựng hệ thống Big Data Quy trình xây dựng hệ thống Big Data

3.2. Bước 2: Xác định các nguồn Big Data cần thiết

Hệ thống dữ liệu được vận hành trong nội tại doanh nghiệp vẫn chiếm vai trò chủ chốt trong chiến lược Big Data. 

Tuy nhiên, song song với đó, doanh nghiệp cũng cần quan tâm tới các dữ liệu  trên những kênh sở hữu của doanh nghiệp và trên nền tảng mạng xã hội. Ngoài ra, nguồn dữ liệu được thu thập từ các nguồn dữ liệu công khai khác hay từ các đơn vị nghiên cứu dữ liệu cũng là cơ sở quan trọng để đưa ra quyết định kinh doanh.

3.3. Bước 3: Truy cập, quản lý và lưu trữ Big Data

Tùy vào quy mô, định hướng chiến lược Big Data, doanh nghiệp có thể lựa chọn đầu tư vào những hệ thống xử lý với mức độ khác nhau. 3 yếu tố cần phải cân nhắc khi xây dựng hệ thống hoặc cơ sở hạ tầng quản trị Big Data là: tính linh hoạt, tốc độ và sức mạnh xử lý.

3.4. Bước 4: Phân tích Big Data

Cần phải chọn lọc nguồn Big Data đúng đắn trước khi phân tích Big Data. Doanh nghiệp có thể sử dụng các công nghệ hiệu suất cao như là điện toán biên, điện toán mạng lưới kết hợp với các thuật toán kỹ thuật cao như AI (Artificial intelligence) hoặc ML (Machine Learning),… hỗ trợ quá trình phân tích nhanh và chuẩn xác hơn

3.5. Bước 5: Đưa ra quyết định dựa trên Big Data

Từ những kết quả phân tích Big Data thu được, các quyết định đưa ra phải dựa vào nhiều yếu tố như nguồn lực công ty, tài chính, đối thủ,.. 

Tóm lại, sở hữu và xử lý Big Data là cần đầu tư cả quá trình dài. Tuy nhiên, tầm quan trọng và sức ảnh hưởng của Big Data vô cùng lớn.

Chia sẻ bài viết:
Bài viết liên quan
error: Content is protected !!