like98

Tổng quan về Big data

Mục lục

Sự phát triển không ngừng của công nghệ thông tin đã tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ – được gọi là big data. Đây là một khái niệm quan trọng và đang trở thành xu hướng hàng đầu trong thế giới kỹ thuật số hiện nay, đem lại những cơ hội mới cho doanh nghiệp và các tổ chức, nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức. Trong bài viết dưới đây, chúng ta sẽ đi vào chi tiết về khái niệm này, đặc điểm, cách sử dụng và những ứng dụng của nó tại Việt Nam.

tong-quan-ve-big-data

Big data – Xu thế tất yếu của thời đại 4.0

1. Big data – Khái niệm và đặc điểm:

1.1. Định nghĩa:

Big data là thuật ngữ liên quan đến tập hợp dữ liệu cực kỳ lớn và phức tạp, vượt xa khả năng xử lý của phần mềm quản lý cơ sở dữ liệu truyền thống, thường bao gồm 5 đặc điểm chính: khối lượng dữ liệu (Volume), tốc độ xử lý và sinh ra dữ liệu nhanh (Velocity), và sự đa dạng về định dạng hoặc nguồn gốc (Variety), Veracity (Độ chính xác) và Value (Giá trị). Để khai thác giá trị thực sự từ nó, doanh nghiệp và tổ chức cần sử dụng các công nghệ và phương pháp phân tích tiên tiến.

Trong những năm gần đây, sự tăng trưởng mạnh mẽ của big data tại Việt Nam đã trở thành một xu hướng nổi bật của thị trường công nghệ. Theo báo cáo của IDC trong giai đoạn 2023-2027:

  • Chi tiêu cho các dịch vụ và giải pháp liên quan đến dữ liệu lớn tại Việt Nam dự kiến sẽ tăng gấp đôi, đạt 1,2 tỷ USD vào năm 2027 so với năm 2023.
  • Lượng dữ liệu doanh nghiệp tạo ra tăng trưởng bình quân hàng năm (CAGR) khoảng 25% trong giai đoạn này.
  • Số lượng công ty sử dụng công nghệ phân tích dữ liệu thông minh dự kiến tăng 30% mỗi năm.
  • Các ngành như bán lẻ, ngân hàng, viễn thông, chính phủ sẽ dẫn đầu về đầu tư vào công nghệ big data và phân tích.

1.2. 5V big data – 5 đặc trưng của big data.

Volume (Thể tích)

  • Đặc điểm: Thể tích đề cập đến lượng lớn dữ liệu được sản xuất mỗi ngày từ nhiều nguồn khác nhau. Công nghệ truyền thống thường gặp khó khăn khi xử lý lượng dữ liệu khổng lồ này.
  • Ví dụ: Mỗi ngày, mạng xã hội như Facebook và Twitter sinh ra hàng TB dữ liệu từ bình luận, ảnh và video của người dùng. Trong khi đó, các giao dịch tài chính hàng ngày từ các ngân hàng lớn có thể tạo ra hàng PB dữ liệu.

Velocity (Tốc độ)

  • Đặc điểm: Tốc độ nhanh chóng mà dữ liệu được sinh ra, thu thập và xử lý. Big data không chỉ đòi hỏi việc xử lý nhanh mà còn cần phải cập nhật thời gian thực.
  • Ví dụ: Các dịch vụ streaming như Netflix cần phải xử lý hàng triệu yêu cầu của người dùng mỗi giây, và việc này cần một hệ thống có khả năng xử lý dữ liệu với tốc độ cao.

Variety (Đa dạng)

  • Đặc điểm: Dữ liệu không chỉ đến từ một nguồn mà còn rất đa dạng về định dạng, từ văn bản, hình ảnh, video, đến dữ liệu cảm biến và nhiều loại khác.
  • Ví dụ: Trong một dự án xây dựng thông minh, dữ liệu có thể bao gồm hình ảnh từ camera giám sát, dữ liệu từ cảm biến nhiệt độ, độ ẩm và thậm chí là bình luận từ người dùng trên mạng xã hội.

Veracity (Chính xác)

  • Đặc điểm: Nó liên quan đến độ tin cậy và chính xác của big data. Với lượng lớn dữ liệu, việc đảm bảo dữ liệu chính xác và không bị nhiễu là một thách thức.
  • Ví dụ: Trong ngành y tế, dữ liệu từ các thiết bị theo dõi sức khỏe cần phải chính xác để bác sĩ có thể đưa ra quyết định đúng đắn về điều trị cho bệnh nhân.

Value (Giá trị)

  • Đặc điểm: Tất cả dữ liệu, dù có thể tích lớn đến mấy, nếu không mang lại giá trị thực sự thì sẽ vô ích. Giá trị nghĩa là khả năng biến dữ liệu thành thông tin hữu ích, giúp doanh nghiệp hoặc cá nhân đưa ra quyết định tốt hơn.
  • Ví dụ: Một hãng hàng không sử dụng big data để phân tích lịch sử đặt vé và phản hồi của hành khách. Từ dữ liệu này, hãng đã phát hiện ra thời gian mà hành khách thích bay nhất, giúp họ điều chỉnh lịch trình bay, tối ưu hóa số ghế trống và tăng tỷ lệ lấp đầy trên mỗi chuyến bay, dẫn đến việc tăng lợi nhuận đáng kể cho hãng.
5-V-of-Big-Data_Infographic

Big data có 5 đặc điểm chính: Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value.

2. Cách sử dụng big data

2.1. Quy trình xử lý dữ liệu bài bản

Quy trình xử lý dữ liệu bài bản gồm các bước chính: Thu thập, lưu trữ, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Lấy ví dụ bằng một dự án giao thông đường bộ cụ thể, quy trình 5 bước này được thể hiện rõ như sau:

Thu thập dữ liệu

  • Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các hệ thống máy chủ, thiết bị IoT, các ứng dụng di động, trang web và media xã hội.
  • Ví dụ: Trong một dự án về dự đoán lưu lượng giao thông, dữ liệu được thu thập từ các camera giao thông, ứng dụng di động thông minh và trang web dành cho du lịch.

Lưu trữ dữ liệu

  • Big data thường được lưu trữ trong hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán hoặc bộ nhớ đám mây để đảm bảo tính khả dụng và an toàn.
  • Ví dụ: Trong dự án trên, dữ liệu từ camera được lưu trữ trên một hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán như Hadoop, còn dữ liệu từ ứng dụng và trang web được lưu trữ trên cloud.

Xử lý dữ liệu

  • Dữ liệu được xử lý để loại bỏ dư thừa, phân loại và chuẩn hóa.
  • Ví dụ: Trong dự án giao thông, dữ liệu từ camera có thể bị nhiễu bởi điều kiện thời tiết hoặc lỗi máy. Quá trình xử lý giúp loại bỏ những nhiễu này và chuẩn hóa dữ liệu từ tất cả các nguồn vào một định dạng duy nhất.

Phân tích dữ liệu

  • Dữ liệu được phân tích để tìm ra các xu hướng, mẫu và thông tin có ích.
  • Ví dụ: Dựa vào dữ liệu từ các nguồn trên, chúng ta có thể phân tích lưu lượng giao thông theo từng thời gian trong ngày, tuần, tháng, và xác định các mốc thời gian cao điểm.

Trực quan hóa dữ liệu

  • Kết quả phân tích dữ liệu được trình bày dưới dạng biểu đồ, sơ đồ và báo cáo để giúp người dùng hiểu và sử dụng dữ liệu một cách dễ dàng.
  • Ví dụ: Dựa trên phân tích ở bước trước, một biểu đồ cột có thể được tạo ra để thể hiện lưu lượng giao thông theo từng giờ trong ngày. Nhờ đó, các quyết định về điều tiết giao thông hoặc lập kế hoạch hạ tầng có thể được đưa ra một cách hiệu quả.
quy-trinh-xu-ly-du-lieu-lon

Quy trình xử lý dữ liệu lớn gồm các bước chính: Thu thập, lưu trữ, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

2.2. Các công cụ phân tích big data phổ biến

Có nhiều big data tools (Công cụ phân tích dữ liệu) phổ biến mà các chuyên gia và nhà phân tích thường sử dụng. Dưới đây là một số công cụ quan trọng:

Hadoop

Là một framework mã nguồn mở dành cho việc xử lý và lưu trữ lượng lớn dữ liệu trên các cụm máy tính phân tán, Hadoop được phát triển dưới dự án Apache, chủ yếu dựa trên mô hình lập trình MapReduce – một mô hình giúp xử lý dữ liệu song song – và Hadoop Distributed File System (HDFS) – hệ thống lưu trữ giúp chia sẻ dữ liệu trên các máy.

Ưu điểm:

  • Khả năng mở rộng cao: Hadoop có thể mở rộng từ một máy chủ đơn đến hàng nghìn máy.
  • Chống chịu rủi ro: Tự động lưu trữ nhiều bản sao của dữ liệu, giảm thiểu rủi ro mất mát.
  • Chi phí thấp: Sử dụng phần cứng tiêu chuẩn, giảm chi phí.

Nhược điểm:

  • Khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực không tốt.
  • Cần kỹ năng cao để cài đặt và quản lý.

 

Apache Spark

Đây là một hệ sinh thái xử lý dữ liệu phân tán dành riêng cho việc xử lý dữ liệu nhanh và linh hoạt. Được thiết kế như một giải pháp nâng cao cho Hadoop, Spark không chỉ hỗ trợ MapReduce mà còn hỗ trợ các tác vụ xử lý khác như SQL queries, streaming data và học máy.

Ưu điểm:

  • Xử lý dữ liệu thời gian thực: Spark Streaming hỗ trợ xử lý dữ liệu real-time.
  • Linh hoạt: Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như Java, Scala, Python.
  • Hỗ trợ học máy với MLlib.

Nhược điểm:

  • Yêu cầu bộ nhớ cao.
  • Cần kỹ thuật đặc biệt để tối ưu hóa.

 

Tableau

Đây là một phần mềm trực quan hóa dữ liệu giúp biến đổi big data  thô thành thông tin trực quan và dễ hiểu. Với khả năng kéo và thả, người dùng có thể nhanh chóng tạo các biểu đồ, bảng và báo cáo từ dữ liệu của mình mà không cần lập trình.

Ưu điểm:

  • Giao diện thân thiện, dễ sử dụng.
  • Hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu.
  • Khả năng chia sẻ và cộng tác trực tuyến.

Nhược điểm:

  • Giá cao cho phiên bản doanh nghiệp.
  • Khả năng tùy chỉnh có giới hạn.

 

Python

Là một ngôn ngữ lập trình bậc cao, đa mục đích và thông dịch, Python đã trở thành một công cụ phân tích dữ liệu hàng đầu nhờ sự đa dạng và phong phú của thư viện và frameworks chuyên dụng cho việc xử lý dữ liệu, học máy và thống kê.

Ưu điểm:

  • Thư viện phong phú: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn.
  • Dễ học, dễ đọc.
  • Cộng đồng lập trình viên mạnh mẽ.

Nhược điểm:

  • Tốc độ xử lý không nhanh bằng một số ngôn ngữ khác như Java hay C++.
  • Khả năng mở rộng cho ứng dụng quy mô lớn hạn chế.
big-data

Để khai thác giá trị thực sự từ big data, doanh nghiệp và tổ chức cần sử dụng các công nghệ và phương pháp phân tích tiên tiến.

3. Muốn làm big data cần học gì?

3.1. Các lĩnh vực của big data:

Dưới đây là một số lĩnh vực quan trọng cần biết khi muốn dấn thân vào thị trường dữ liệu lớn::

  • Khoa học dữ liệu: Khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu và áp dụng các phương pháp để tìm hiểu và trích xuất thông tin từ dữ liệu. Nó kết hợp các phương pháp từ lĩnh vực toán học, thống kê và máy học để giải quyết các vấn đề phức tạp.
  • Học máy: Học máy là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) liên quan đến việc xây dựng các mô hình và thuật toán để giúp máy tính tự động học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian.
  • Trí tuệ nhân tạo: Trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực nghiên cứu, phát triển và ứng dụng các hệ thống và công nghệ có khả năng nhận biết, hiểu, học và hành động giống như con người.
  • Quản lý dữ liệu: Quản lý dữ liệu bao gồm việc lưu trữ, xử lý và bảo vệ dữ liệu trong một hệ thống. Kỹ năng quản lý dữ liệu là cần thiết để đảm bảo tính bảo mật và khả dụng của dữ liệu đối với quá trình ra quyết định của doanh nghiệp.

3.2. Học big data ở đâu?

Hiện nay, có nhiều nguồn học big data uy tín mà bạn có thể tham gia để nắm bắt kiến thức và kỹ năng cần thiết. Dưới đây là một số nguồn học phổ biến:

  • Đại học và trường cao đẳng: Nhiều trường đại học và cao đẳng ở Việt Nam đã cung cấp chương trình đào tạo về phân tích dữ liệu. Các khóa học này bao gồm lý thuyết và thực hành để giúp sinh viên hiểu rõ hơn về lĩnh vực này.
  • Trung tâm đào tạo: Có nhiều trung tâm đào tạo chuyên về khoa học dữ liệu đã mở ra các khóa học ngắn hạn cho những người mong muốn học một cách chuyên sâu.
  • Khóa học trực tuyến: Internet cung cấp nhiều nguồn học trực tuyến, bao gồm các khóa học miễn phí và trả phí như:. Coursera, Udacity và edX,…
Machine-Learning

Machine Learning – Một lĩnh vực con của big data

4. Các ứng dụng của big data tại Việt Nam

4.1. Xu hướng tại thị trường Việt Nam

Big data đã trở thành một yếu tố quan trọng trong nhiều ngành công nghiệp ở Việt Nam. Dưới đây là một số ví dụ:

Ứng dụng trong Logistics

  • Thu thập nguồn dữ liệu lớn giúp nâng cao hiệu suất trong quản lý kho bãi, dự đoán và quản lý dòng hàng hóa, tối ưu hóa lộ trình vận chuyển và giảm chi phí nhiên liệu.
  • Ví dụ: Các công ty logistics lớn tại Việt Nam, như GHN hay Viettel Post, đang sử dụng dữ liệu lớn để dự đoán khu vực có nhu cầu giao hàng cao, giúp họ tập trung nguồn lực và cải thiện thời gian giao hàng.

Ứng dụng trong Marketing

  • Khoa học dữ  liệu cho phép doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi và sở thích của khách hàng, giúp tối ưu chiến dịch quảng cáo và tăng ROI.
  • Ví dụ: Các công ty quảng cáo như ADT Việt Nam đang sử dụng dữ liệu từ các nguồn khác nhau để phân tích và tạo ra các chiến dịch quảng cáo cá nhân hóa cho từng đối tượng khách hàng.

Ứng dụng Ecommerce

  • Big data giúp các trang thương mại điện tử như Shopee, Tiki hay Lazada tùy chỉnh trải nghiệm mua sắm cho người dùng, từ gợi ý sản phẩm cho đến việc dự đoán mức tồn kho.
  • Ví dụ: Shopee sử dụng dữ liệu từ lịch sử mua sắm của người dùng để đề xuất sản phẩm phù hợp, giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi và giữ chân khách hàng.

Ứng dụng trong Trí tuệ nhân tạo

  • AI tại Việt Nam ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu để huấn luyện các mô hình, từ chatbots, hỗ trợ khách hàng đến phân tích ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
  • Ví dụ: FPT.AI, một trong những đơn vị hàng đầu trong lĩnh vực AI tại Việt Nam, sử dụng big data để cải thiện khả năng hiểu biết và phản hồi của hệ thống chatbot của họ.

Ứng dụng trong Tài chính – Ngân hàng

  • Ngành tài chính và ngân hàng sử dụng nguồn dữ liệu sơ cấp và thứ cấp để phân tích rủi ro, phát hiện gian lận, và cung cấp dịch vụ cá nhân hóa cho khách hàng.
  • Ví dụ: Techcombank xây dựng cơ sở dữ liệu để phân tích hành vi giao dịch của khách hàng, giúp họ nhanh chóng phát hiện và cảnh báo các giao dịch đáng ngờ, đồng thời tối ưu hóa dịch vụ cho từng khách hàng dựa trên nhu cầu và lịch sử giao dịch của họ.
role-of-bigdataỨng dụng của dữ liệu lớn trong Digital Marketing

4.2. Lợi ích của big data đối với doanh nghiệp

Sử dụng big data mang lại nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp tại Việt Nam:

  • Hiểu khách hàng: Dữ liệu được thu thập dựa trên lịch sử giao dịch, chương trình khuyến mãi,… giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng, từ đó tạo ra sản phẩm và dịch vụ phù hợp.
  • Lựa chọn chiến lược: Một nguồn dữ liệu đủ lớn và chính xác sẽ cung cấp thông tin quan trọng để doanh nghiệp đưa ra quyết định chiến lược, dự đoán xu hướng thị trường và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh.
  • Tối ưu hóa sản xuất: Phân tích dữ liệu toàn diện giúp doanh nghiệp làm việc hiệu quả hơn, tăng năng suất và giảm thiểu lãng phí.
  • Phát hiện gian lận: Các thủ thuật trích xuất và phân tích dữ liệu chuyên sâu sẽ có thể phát hiện những vấn đề bất hợp lý của quy trình vận hành, kinh doanh, tài chính… từ đó chỉ ra các hành vi gian lận trục lợi có chủ đích, gây hại cho doanh nghiệp.

5. Kết luận

Nhìn chung, big data đang nắm giữ một vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả và tạo ra giá trị gia tăng cho nhiều ngành công nghiệp tại Việt Nam. Với sự tiến bộ công nghệ và tăng trưởng trong lượng dữ liệu, ứng dụng của lĩnh vực này được dự đoán sẽ trỗi dậy ngày càng mạnh mẽ hơn trong tương lai.

Chia sẻ bài viết:
Bài viết liên quan