Công nghệ dữ liệu lớn đã mở ra một kỷ nguyên mới của phân tích dữ liệu và thông tin, nơi mà việc xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu lớn trở thành điểm then chốt cho nhiều doanh nghiệp. Để khai thác tối đa hiệu quả của xu hướng này, việc lựa chọn công cụ phù hợp là điều cực kỳ quan trọng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các công cụ big data hàng đầu trên thị trường cũng như sơ lược về cách sử dụng big data tools giúp doanh nghiệp/cá nhân hiểu rõ và lựa chọn sao cho phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình.
1. Big data tools là gì?
1.1. Định nghĩa
Big data tools là tên gọi chung của hệ thống các phần mềm và mô hình công nghệ được thiết kế chuyên dụng để thu thập, xử lý và phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ. Những công cụ dữ liệu này đóng vai trò chủ chốt trong việc trích xuất ra các nguồn thông tin cực giá trị trong quá trình ra quyết định, hoạch định chiến lược phát triển của các doanh nghiệp từ nhỏ đến lớn, tối ưu quy trình vận hành và xây dựng lợi thế cạnh tranh trong tình hình biến động của thị trường thời 4.0
1.2. Tại sao phải phân tích và xử lý data? Những lợi ích của big data đối với doanh nghiệp!
Sở hữu một nguồn dữ liệu chất lượng cùng với một công cụ phân tích tối ưu sẽ đem lại vô vàn lợi ích cho doanh nghiệp. Ngoài các cải tiến nội bộ doanh nghiệp, đến từ quy trình quản lý nhân sự, nguồn lực tài nguyên hiệu quả, giảm thiểu chi phí vận hành, việc sử dụng và phân tích big data đúng cách còn giúp doanh nghiệp nắm bắt được tình hình phát triển của thị trường, đối thủ và khách hàng, từ đó thích nghi tốt hơn và bền vững hơn. (Xem thêm về những lợi ích này tại Tổng quan về Big data)
2. Big data tools phân tích dữ liệu được ưa chuộng
2.1. Hadoop – Anh cả nhà Apache
Hadoop là một mô hình công nghệ phân tán dữ liệu mã nguồn mở nổi tiếng được nhiều tập đoàn công nghệ sử dụng. Big data tools này sẽ là lựa chọn lý tưởng cho nhu cầu xử lý và phân tích các khối dữ liệu cực lớn và phức tạp, ví dụ như các công cụ tìm kiếm web (search engines) có số lượng lên đến hàng tỷ trang. (Tìm hiểu thêm về công cụ này tại Công nghệ: Big data Hadoop)
Để có thể xử lý được lượng dữ liệu khổng lồ không tưởng như vậy, Hadoop big data hoạt động dựa trên 3 hệ thống chủ chốt: Hệ thống tệp phân tán (HDFS) có nhiệm vụ phân tán và chia khối các tập dữ liệu khổng lồ, mô hình lập trình Map-Reduce chịu trách nhiệm xử lý song song các dữ liệu trong mỗi khối và cuối cùng là YARN – Hệ quản lý tài nguyên của Hadoop sẽ nhận các dữ liệu đã được xử lý từ Map-Reduce để lên lịch và phân phối dữ liệu trả về chương trình người dùng.
Đặc trưng nổi bật
Nhờ sở hữu mô hình lập trình phân tán dữ liệu chuyên sâu, Hadoop nắm giữ khả năng chống chịu lỗi cực cao, bảo vệ dữ liệu của doanh nghiệp trong các trường hợp hỏng hóc phần mềm/phần cứng.
Ngoài ra, vì là một phần mềm có mã nguồn mở, Hadoop đang là big data tools cực kì được ưa chuộng bởi sự linh hoạt để cải tiến và phát triển tùy theo nhu cầu của từng đơn vị sử dụng.
Đánh giá tổng quan
Ưu điểm:
- Tiết kiệm chi phí
- Hệ sinh thái phần mềm đa dạng nhờ mã nguồn mở
- Khả năng chống chịu lỗi cao, có thể lưu trữ an toàn và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ
Nhược điểm:
- Cách sử dụng big data Hadoop khá phức tạp, cần nhân viên có tay nghề cao
- Không phù hợp để xử lý dữ liệu thời gian thực
Giá
Mã nguồn mở và miễn phí!
Đọc thêm: Big data Hadoop: Giới thiệu, đặc điểm và cách sử dụng!
2.2. HBase big data tools – Quái thú xử lý dữ liệu thời gian thực!
HBase là một cơ sở dữ liệu phi quan hệ (NoSQL) mã nguồn mở, được phân tán, có khả năng mở rộng cao và có thể tích hợp mượt mà với hệ sinh thái Hadoop. Khởi điểm của công cụ này là một dự án của công ty Powerset với mục tiêu xử lý lượng dữ liệu khổng lồ cho mục đích tìm kiếm ngôn ngữ tự nhiên. Kể từ năm 2010, HBase được mua lại và trở thành một dự án cấp cao của Apache. Cũng cùng trong năm này, Facebook chọn HBase để triển khai cơ sở dữ liệu cho nền tảng tin nhắn mới của mình.
Đặc trưng nổi bật
Chuyên về việc lưu trữ và truy xuất lượng lớn dữ liệu thưa thớt, HBase chính là big data tools lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu truy cập dữ liệu nhanh chóng và ngẫu nhiên. Ngoài ra, nhờ khả năng mở rộng tuyến tính và modular mạnh mẽ, đồng thời duy trì tính nhất quán cao, HBase ưu việt hơn Hadoop big data nhờ sự tương thích với các mô hình dữ liệu thời gian thực (Data-Realtime).
Đánh giá tổng quan
Ưu điểm:
- Có tính nhất quán và đồng bộ cao
- Xử lý dữ liệu thời gian thực
Nhược điểm:
- Hạn chế trong việc xử lý truy vấn phức tạp
- Chỉ có thể sử dụng được trong một số trường hợp nhất định
- Không hỗ trợ giao dịch trên hệ thống
Giá
Mã nguồn mở và miễn phí!
HBase big data tools
2.3. Apache Cassandra – Tối ưu hóa khả năng mở rộng
Apache Cassandra big data tools là một cơ sở dữ liệu NoSQL phân tán, được thiết kế để đáp ứng nhu cầu mở rộng lớn và đặc biệt thích hợp cho việc xử lý các tập dữ liệu khổng lồ, phân bố qua nhiều trung tâm dữ liệu khác nhau. Không chỉ vậy, kiến trúc phi tập trung của nó cho phép nó phân phối dữ liệu một cách hiệu quả, giảm thiểu điểm đơn lỗi và tăng cường khả năng chịu lỗi. Với khả năng mở rộng tuyến tính và mô hình dữ liệu linh hoạt, Cassandra trở thành lựa chọn hàng đầu cho các ứng dụng cần đến sự mở rộng và tốc độ ghi dữ liệu cao.
Đặc trưng nổi bật
Kiến trúc đồng cấp Peer to Peer là điều làm nên sự khác biệt của Cassandra. Trong Cassandra, một số cơ sở dữ liệu hoạt động dựa trên kiến trúc chủ-nô lệ (Master-Slave), trong khi một số khác hoạt động theo kiến trúc ngang hàng (peer to peer). Kiến trúc chủ-nô lệ bao gồm đơn vị chính, đóng vai trò giao tiếp và truyền thông tin cho các đơn vị thấp hơn bên dưới. Ngược lại, kiến trúc ngang hàng bao gồm nhiều đơn vị giao tiếp đồng cấp với nhau. Do đó, nó loại bỏ bất kỳ điểm dừng hoạt động nào.
Đánh giá tổng quan
Ưu điểm:
- Tính hiệu quả cao, đặc biệt là khi được áp dụng vào các hệ thống máy đa lõi
- Cho phép tùy ý điều chỉnh tính nhất quán dữ liệu trong các nút (Datanodes)
Nhược điểm:
- Một số vấn đề về độ trễ có thể xảy ra khi thực hiện quá nhiều truy vấn và dữ liệu
- Không cung cấp ACID (Atomicity, Consistency, Isolation và Durability ) và các thuộc tính quan hệ dữ liệu
Giá
Mã nguồn mở và miễn phí!
Apache Cassandra
2.4. Elasticsearch big data tools – Công cụ tìm kiếm đa trường dữ liệu
Elasticsearch big data tools là một hệ thống tìm kiếm và phân tích RESTful phân tán, chuyên dành cho nhu cầu mở rộng theo chiều ngang. RESTful là một kiểu thiết kế phần mềm cho các hệ thống web service, sử dụng nguyên tắc của kiến trúc REST (Representational State Transfer) để phát triển các giao thức API (Application Programming Interface) cho các ứng dụng web. Elasticsearch chuyên về tìm kiếm toàn văn, chỉ mục thời gian thực và tìm kiếm dữ liệu phân tán bằng cách cung cấp một API REST dễ sử dụng để truy vấn và hiển thị dữ liệu.
Đặc trưng nổi bật
Điểm đặc biệt của Elasticsearch là nó có thể xử lý đa dạng các loại dữ liệu, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc. Elasticsearch thu thập dữ liệu không cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó lưu trữ và lập chỉ mục cho dữ liệu này theo cách ánh xạ do người dùng xác định để giúp dữ liệu dễ dàng được tìm kiếm chỉ trong vài mili giây.
Ngoài ra, big data tools này còn cho phép bạn lưu trữ dữ liệu cần được phân tích, chia nhỏ và nhóm theo nhiều chiều khác nhau. Các trường hợp sử dụng phân tích có thể bao gồm số liệu, dấu vết, nhật ký và dữ liệu chuỗi thời gian khác.
Đánh giá tổng quan
Ưu điểm:
- Truy xuất kết quả tìm kiếm trong thời gian thực
- Giao thức REST API dễ dàng sử dụng
- Chuyên về xử lý số liệu dấu vết, nhật ký và chuỗi thời gian
Nhược điểm:
- Yêu cầu hệ thống phần cứng cao cấp
- Gặp khó khăn khi xử lý một số truy vấn phức tạp
Giá
Trả phí để sử dụng phiên bản mã nguồn mở.
Elasticsearch big data tools
3. Big data tools trực quan hóa dữ liệu phổ biến
3.1. Tableau – Công cụ trực quan hóa dữ liệu hiệu quả
Tableau là một công cụ trực quan hóa dữ liệu hàng đầu, giúp người dùng tạo ra các bảng điều khiển, biểu đồ mang tính tương tác cao và có thể chia sẻ. Với khả năng trực quan hóa dữ liệu ưu việt, giao diện kéo và thả, cùng tính năng kết hợp dữ liệu, Tableau là sự lựa chọn ưa thích của những người dùng không chuyên về kỹ thuật, cung cấp một thư viện kết nối rộng lớn cho nhiều nguồn dữ liệu.
Đặc trưng nổi bật
Những tính năng nổi bật của Tableau big data tools bao gồm: Trực quan hóa các truy vấn của người dùng, rút trích và kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, ngoài ra còn có thể tạo bảng điều khiển để rút ra thông tin insights từ dữ liệu thời gian thực. Nhờ vậy, những lợi ích của big data đối với doanh nghiệp được khai thác triệt để.
Đánh giá tổng quan
Ưu điểm:
- Cách sử dụng big data Tableau khá trực quan, đơn giản,
- Phù hợp cho người không chuyên về kỹ thuật
- Thư viện dữ liệu có kết nối rộng lớn
Nhược điểm:
- Chi phí cao để nâng cấp phiên bản thương mại
- Khả năng phân tích nâng cao hạn chế
Giá
Miễn phí với phiên bản dành cho học sinh, sinh viên. Cần trả phí để nâng cấp phiên bản thương mại.
Tableau
Lợi ích của big data đối với doanh nghiệp là điều không thể bàn cãi. Nhờ vào sự tiến bộ trong công nghệ, việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn bao giờ hết. Đối với bất kỳ doanh nghiệp nào muốn nắm bắt cơ hội trong thời đại số, việc đầu tư vào các công cụ big data (big data tools) chất lượng là điều không thể bỏ qua.
Có thể bạn quan tâm
