Kho lưu trữ Big Data (dữ liệu lớn) là cơ sở để doanh nghiệp thực hiện các hoạt động kinh doanh. Nếu như trước đây, một số doanh nghiệp sẽ thu thập thông tin, chạy phân tích và khai thác thông tin hữu ích cho các quyết định trong tương lai. Ngày nay, chỉ cần sử dụng Big Data Analytics, doanh nghiệp có thể xác định thông tin một cách chi tiết, nhanh chóng và chính xác hơn. Để đạt được điều đó, chúng ta cần nắm bắt các kỹ thuật trong Big Data Analytics.
Các kỹ thuật Phân tích dữ liệu lớn
1. Tổng quan về Big Data Analytics
Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) là một chủ đề đang được rất nhiều doanh nghiệp quan tâm và áp dụng trong thời gian gần đây. Để hiểu rõ hơn, chúng ta sẽ tìm hiểu về định nghĩa, lợi ích và mục đích sử dụng cũng như mô hình hoạt động của nó.
1.1. định nghĩa
Big Data Analytics là một kỹ thuật sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu lớn, tức là dữ liệu có lượng lớn và phức tạp, có thể được tạo ra từ các nguồn như trang web, mạng xã hội, tiện ích truyền thông đa phương tiện, giao tiếp dịch điện tử,…Từ đó đưa ra đánh giá và ứng dụng cho nhiều trường hợp trong doanh nghiệp
1.2. Lợi ích và mục đích sử dụng
Sử dụng Big Data Analytics có rất nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, giúp họ cải thiện quản lý và quản trị kinh doanh, tìm ra những cơ hội mới, tăng tốc quy trình lấy ra những kết luận chính xác và thực tiễn hơn, v.v. Ngoài ra, Big Data Analytics còn giúp doanh nghiệp tìm ra những vấn đề trong quá trình hoạt động và tìm ra các giải pháp để giải quyết chúng.
Lợi ích và mục đích khi sử dụng Big Data Analytics
1.3. Mô hình hoạt động
Mô hình hoạt động của Big Data Analytics bao gồm 4 bước, bao gồm:
- Thu thập dữ liệu: Big Data Analytics sử dụng các công nghệ và phần mềm để thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu số và dữ liệu không số
- Xử lý dữ liệu: Sau khi thu thập dữ liệu, dữ liệu sẽ được xử lý và chuẩn hóa để có thể sử dụng để phân tích.
- Phân tích dữ liệu: Sử dụng các thuật toán và công nghệ phức tạp để tìm ra những kết luận và giải pháp cho doanh nghiệp.
- Trả kết quả và sử dụng kết quả để quản lý và điều hành kinh doanh
2. Các kỹ thuật trong Big Data Analytics
Big Data Analytics là một lĩnh vực trong công nghệ thông tin, sử dụng các kỹ thuật để phân tích và trích xuất thông tin từ lượng dữ liệu lớn. Các kỹ thuật này bao gồm:
2.1. Học máy
Học máy (ML: Học máy) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), lĩnh vực nghiên cứu này cho phép máy tính có khả năng cải tiến, thiện bản thân chúng dựa trên mẫu dữ liệu (Dữ liệu đào tạo) hoặc dựa vào kinh nghiệm. Nó sử dụng các thuật toán tự học để phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) và tìm ra các quan điểm và mẫu mạng có thể có trong dữ liệu.
Kỹ thuật Machine Learning (ML: Học máy)
2.2. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) là một kỹ thuật cho phép máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong Big Data Analytics. Nó cho phép phân tích và xử lý các văn bản dữ liệu để tìm ra các thông tin cần thiết và áp dụng cho các mục đích khác nhau.
2.3. Khai thác dữ liệu
Khai thác dữ liệu (Khai phá dữ liệu) là một trong những kỹ thuật quan trọng trong Phân tích dữ liệu lớn. Nó sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu để tìm ra các mẫu và quan điểm trong dữ liệu. Quá trình khai thác dữ liệu diễn ra phức tạp, bao gồm kho dữ liệu chuyên sâu cùng các công nghệ tính toán. Đặc biệt, Khai thác dữ liệu không chỉ giới hạn trong việc trích xuất dữ liệu mà còn được sử dụng để chuyển đổi, làm sạch, phân tích dữ liệu và phân tích mẫu.
2.4. Phân tích dự đoán
Predictive Analytics (Phân tích dự đoán) sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu và Machine Learning để dự đoán các sự kiện và xu hướng trong tương lai dựa trên dữ liệu trong quá khứ.
Không chỉ trong lĩnh vực công nghệ thông tin, 4 kỹ thuật trên còn ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, ngành nghề khác. Ngày càng có nhiều doanh nghiệp đầu tư vào Big Data Analytics hay Data Analytics.
>>>Xem thêm: 5 Lý Do Bạn Nên Tìm Hiểu Về Phân Tích Dữ Liệu
3. Một số phần mềm Big Data Analytics
Để hỗ trợ phân tích dữ liệu lớn trở nên nhanh chóng hơn, doanh nghiệp có thể áp dụng một số phần mềm sau vào quy trình làm việc.
Phần mềm phân tích Big Data Analytics
3.1. Apache Hadoop
Apache Hadoop là một trong những phần mềm Big Data Analytics phổ biến nhất hiện nay. Nó được thiết kế để phân tích và xử lý dữ liệu lớn với tốc độ xử lý cao và hiệu quả tốt. Hadoop cung cấp một hệ thống phân tán để cho phép người dùng phân tích và xử lý dữ liệu lớn mà không cần một máy chủ riêng.
3.2. Tia lửa Apache
Apache Spark cung cấp một nền tảng phân tán để cho phép người dùng phân tích dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Spark cũng cung cấp một bộ công cụ Machine Learning hỗ trợ phân tích dữ liệu một cách tự động.
3.3. TenorFlow
Một phần mềm Big Data Analytics khác nữa là TensorFlow. Ứng dụng chính của nó được sử dụng để phân tích và xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng các thuật toán học máy. TensorFlow được phát triển bởi Google và cung cấp một nền tảng nền tảng đảm bảo cho việc phân tích và xử lý dữ liệu lớn. Ngoài ra, phần mềm còn cung cấp một bộ công cụ deep learning để giúp người dùng phân tích dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả.
3.4. Hoạt động cảnh
Ứng dụng chính của Tableau được sử dụng để tạo và chia sẻ biểu đồ và bảng thống kê cho dữ liệu lớn. Nó cung cấp một giao diện người dùng thân thiện, dễ sử dụng để giúp người dùng tạo ra các biểu đồ và bảng thống kê chính xác và đẹp mắt.
