Big data là gì? Tất cả những điều bạn cần biết | TopDev

Cập nhật ngày 21/09/2022 bởi mychi

Bài viết Big data là gì? Tất cả những điều bạn cần biết | TopDev thuộc chủ đề về HỎi Đáp thời gian này đang được rất nhiều bạn quan tâm đúng không nào !! Hôm nay, Hãy cùng HuongLiYa tìm hiểu Big data là gì? Tất cả những điều bạn cần biết | TopDev trong bài viết hôm nay nhé ! Các bạn đang xem chủ đề về : “Big data là gì? Tất cả những điều bạn cần biết

Đánh giá về Big data là gì? Tất cả những điều bạn cần biết | TopDev

Phân tích nhiều dữ liệu chỉ là một phần của việc khiến phân tích big data khác với việc phân tích dữ liệu trước đây. Hãy cùng tìm hiểu các khía cạnh khác.

Có data, và sau đó có big data. Vậy, sự khác biệt là gì?

Big Data là các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp. Độ lớn đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không có khả năng thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý.

Việc làm Data Analytics lương cao cho bạn

Những tập dữ liệu lớn này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập có khả năng được khai thác để tìm hiểu insights.

Bao nhiêu dữ liệu để đủ gọi là “big” vẫn còn được tranh luận, nhưng nó có thể là các bội số của petabyte – và các dự án lớn nhất với phạm vi exabytes.

Big data và phân tích có khả năng được áp dụng trong nhiều lý do buôn bán và thường xuyên trường hợp sử dụng khác nhau. Dữ liệu lớn (Big Data) trên thực tế đang được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, tạo những chuyển biến ấn tượng, giúp tăng hiệu quả và năng suất của công ty.

Trong hệ thống ngân hàng, Big Data đã và đang được ứng dụng hiệu quả thể hiện vai trò quan trọng của mình trong mọi hoạt động của ngân hàng: từ thu tiền mặt đến quản lý tài chính.

Ngân hàng ứng dụng Big Data như thế nào:

• dùng các kỹ thuật phân cụm giúp đưa ra quyết định quan trọng. Hệ thống phân tích có khả năng xác định các địa điểm chi nhánh nơi tập trung nhiều nhu cầu của khách hàng tiềm năng, để đề xuất lập chi nhé́nh mới.
• Kết hợp thường xuyên quy tắc được áp dụng trong các lĩnh vực ngân hàng để dự đoán lượng tiền mặt rất cần thiết sẵn sàng cung ứng ở một chi nhánh tại thời điểm cụ thể hàng năm.
• Khoa học dữ liệu hiện đang là nền tảng của hệ thống ngân hàng kĩ thuật số.
• Machine learning và AI đang được thường xuyên ngân hàng dùng để phát hiện các hoạt động gian lận và báo cáo cho các chuyên viên liên quan.
• Khoa học dữ liệu hỗ trợ xử lý, lưu trữ và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ các hoạt động hàng ngày và giúp đảm bảo an ninh cho ngân hàng.

Các ngân hàng nổi bật: tuyển dụng ACB, VP Bank tuyển dụng, MSB tuyển dụng

Khoa học dữ liệu đang dần khẳng định vai trò khá quan trọng trong việc cải thiện hơn sức khỏe con người ngày nay. Big Data không những được ứng dụng để xác định phương hướng điều trị mà giúp cải thiện hơn quá trình chăm sóc sức khỏe.

Big Data từ lúc được ứng dụng vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, đã tạo nên nhiều tác động lớn trong việc hạn chế lãng phí tiền bạc và thời gian. Ở một số quốc gia, chính phủ đã tài trợ các dự án ứng dụng Big Data để phát triển cơ sở hạ tầng mới và các sản phẩm y tế khẩn cấp.

Ngành y tế ứng dụng Big Data:

• Cho phép người quản lý ca dự đoán các bác sĩ rất cần thiết vào những thời điểm cụ thể
• Theo dõi tình trạng bệnh nhân bằng để theo dõi giấy tờ sức khỏe điện tử.
• dùng các thiết bị kỹ thuật số có thể đeo, hệ thống Big Data có thể theo dõi bệnh nhân và gửi báo cáo cho các bác sĩ liên quan.
• Big Data có khả năng đánh giá các triệu chứng và xác định thường xuyên bệnh ở giai đoạn đầu.
• có thể lưu giữ các giấy tờ nhạy cảm được bảo mật và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả.
• Các ứng dụng Big Data cũng có thể báo trước khu vực có nguy cơ bùng phát dịch như: sốt xuất huyết hoặc sốt rét.

Thương mại điện tử không chỉ tận hưởng những lợi ích của việc điều hành trực tuyến mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức để đạt được các mục tiêu buôn bán. Lý do là bởi các công ty dù là nhỏ hay lớn, khi đã tham gia vào thị trường này đều cần đầu tư mạnh để cải tiến công nghệ. Big Data có khả năng tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp bằng cách cung cấp thông tin chuyên sâu và các bản báo cáo phân tích xu hướng tiêu dùng.

Thương mại điện tử ứng dụng Big Data:

• có khả năng thu thập dữ liệu và bắt buộc của khách hàng ngay cả trước khi khách thực sự bắt đầu giao dịch.
• Tạo ra một mô hình tiếp thị hiệu suất cao.
• nhé̀ quản lý trang thương mại điện tử có thể xác định các danh mục được xem nhiều nhất và tối ưu thời gian hiển thị của các trang sản phẩm này.
• Đánh giá hành vi của khách hàng và đề xuất các danh mục tương tự. Điều này làm tăng khả năng bán hàng, từ đó tạo ra doanh thu cao hơn.
• Nếu bất kỳ sản phẩm nào được thêm vào giỏ hàng nhưng cuối cùng không được khách hàng mua, Big Data có thể tự động gửi code khuyến mại cho khách hàng cụ thể đó.
• Các ứng dụng Big Data còn có khả năng tạo một báo cáo tùy chỉnh theo các tiêu chí: độ tuổi, giới tính, địa điểm của khách truy cập, v.v.
• Xác định các bắt buộc của khách hàng, những gì họ muốn và tập trung vào việc cung cấp sản phẩm hấp dẫn nhất để thực hiện mong muốn của họ.
• Phân tích hành vi, sự quan tâm của khách hàng và theo xu hướng của họ để tạo ra các sản phẩm hướng đến khách hàng.
• Cung cấp các sản phẩm tốt hơn với chi phí thấp hơn.
• có khả năng thu thập thường xuyên dữ liệu về hành vi khách hàng để thiết kế mô hình tiếp thị tối ưu dành được tùy biến theo đối tượng hoặc nhóm đối tượng, tăng khả năng bán hàng.
• Tìm ra sự tương đồng giữa khách hàng và mong muốn của họ. Từ đó, việc nhắm mục tiêu các chiến dịch quảng cáo có khả năng được tiến hành đơn giản hơn dựa trên những phân tích đã có trước đó.

công ty thương mại điện từ nổi bật: fpt shop tuyển dụng it, juno tuyển dụng,….

Big Data mang lại cơ hội cho lĩnh vực bán lẻ bằng cách phân tích thị trường cạnh tranh và sự quan tâm của khách hàng. Nó giúp xác định hành trình trải nghiệm, xu hướng mua sắm và sự hài lòng của khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu phong phú. Từ những dữ liệu thu thập được có thể cải thiện hơn hiệu suất và hiệu quả bán hàng.

Ngành bán lẻ ứng dụng Big Data:

• Big data giúp nhà quản lý xây dựng mô hình chi tiêu của từng khách hàng.
• Với sự trợ giúp của các phân tích dự đoán, ngành công nghiệp có thể so sánh tỷ lệ cung – cầu và có khả năng tránh tiếp tục tung ra thị trường các sản phẩm không được hầu hết khách hàng đón nhận.
• Ngành bán lẻ có khả năng xác định vị trí bố trí sản phẩm trên kệ hàng tùy thuộc vào thói quen mua hàng và nhu cầu của khách hàng và đưa ra các chiến lược buôn bán mới để cải thiện.
• Kết hợp phân tích cùng lúc các dữ liệu về thời điểm, dữ liệu giao dịch, dữ liệu truyền thông xã hội, dự báo thời tiết để xác định chính xác nhất sản phẩm phù hợp để luôn sẵn sàng cung ứng cho khách hàng.

Digital Marketing là chìa khóa để cánh cửa thành công cho bất kỳ Doanh nghiệp nào. Giờ đây, không chỉ các công ty lớn có thể điều hành các vận hành quảng cáo tiếp thị mà cả các doanh nhân nhỏ cũng có khả năng chạy các chiến dịch quảng cáo thành công trên các nền tảng truyền thông xã hội và quảng bá sản phẩm của họ. Big Data đã tiếp sức cho Digital Marketing phát triển thực sự mạnh mẽ, và nó đã trở thành một phần không thể thiếu của bất kỳ công ty nào.

Digital Marketing ứng dụng Big Data:

• Phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh và đánh giá mục tiêu kinh doanh. Điều này giúp cho doanh nghiệp xác định rõ hơn, đâu là cơ hội tốt để tiếp tục tiến hành các kế hoạch kinh doanh tiếp theo.
• có thể xác định người sử dụng trên các phương thuận tiện truyền thông xã hội và nhắm mục tiêu cho họ dựa trên nhân khẩu học, nam hay nữ, mức thu nhập, tuổi tác và sở thích.
• Tạo báo cáo sau mỗi chiến dịch quảng cáo bao gồm hiệu suất, sự tham gia của khán giả và những gì có khả năng được thực hiện để tạo kết quả tốt hơn.
• Khoa học dữ liệu được dùng cho các khách hàng nhắm mục tiêu và nuôi dưỡng chu trình khách hàng.
• Tập trung vào các chủ đề được tìm kiếm cao và tư vấn cho các chủ Doanh nghiệp thực hiện chúng trên chiến lược nội dung để xếp hạng trang web Doanh nghiệp trên cao hơn trên google (SEO).
• có khả năng tạo đối tượng tương tự bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu đối tượng hiện có để nhắm mục tiêu các khách hàng tương tự và kiếm được lợi nhuận.

Còn rất nhiều ngành đang áp dụng rất mạnh mẽ Bigdata như nông nghiệp, giáo dục…cho phép chúng ta có insight ngày càng tốt để ra quyết liệt nhanh chóng và chính xác.

Ví dụ cụ thể như là Extension (Chrome, Firefox, Safari…) Có thường xuyên addon đáp ứng cho việc content filtering miễn phí sử dụng Bigdata để thu thập và dự đoán xem nội dung đó có phù hợp không. Ví dụ chức năng Ad Block nhanh chóng block các banner, pop ups, video ads gây phiền nhiễu một lần và mãi mãi. Sau đó nó lập tức thu thập và gửi về server blacklist những yếu tố này. Data càng nhiều thì tỷ lệ nhận diện và block ngày càng chính xác.

Big data thường đặc trưng với ba V:

• Volume: Khối lượng dữ liệu
• Variety: thường xuyên loại dữ liệu đa dạng
• Velocity: Vận tốc mà dữ liệu cần phải được xử lý và phân tích

Dữ liệu tạo thành các kho dữ liệu lớn có thể đến từ các nguồn bao gồm các trang web, mạng xã hội, ứng dụng dành cho máy tính để bàn và ứng dụng trên thiết bị di động, các thí nghiệm khoa học, và các thiết bị cảm biến ngày càng tăng và các thiết bị khác trong internet (IoT).

Khái niệm big data đi kèm với các thành phần có liên quan cho phép các tổ chức đưa dữ liệu vào sử dụng thực tế và giải quyết một số vấn đề buôn bán. Bao gồm:

• Cơ sở hạ tầng IT cần thiết để hỗ trợ big data.
• Các phân tích áp dụng với dữ liệu.
• Công nghệ rất cần thiết cho các dự án big data các bộ kĩ năng liên quan.
• Và các trường hợp thực tế có ý nghĩa đối với big data.

Điều thực sự đem lại giá trị từ các tổ chức dữ liệu lớn là phân tích dữ liệu. Nếu không có phân tích, nó chỉ là một tập dữ liệu với việc dùng hạn chế trong buôn bán.

Bằng cách phân tích dữ liệu lớn, các Doanh nghiệp có khả năng có những lợi ích như tăng doanh thu, sản phẩm khách hàng được cải thiện hơn, hiệu quả cao hơn và tăng khả năng cạnh tranh.

Phân tích dữ liệu liên quan đến việc kiểm tra bộ dữ liệu để thu thập thông tin cụ thể hoặc rút ra kết luận về những gì chúng chứa, chẳng hạn như các chiều hướng và dự đoán về vận hành trong tương lai.

Bằng cách phân tích dữ liệu, các tổ chức có khả năng đưa ra các quyết liệt kinh doanh tốt hơn như khi nào và ở đâu nên chạy chiến dịch tiếp thị hoặc giới thiệu một sản phẩm hoặc dịch vụ mới.

Sự phân tích có khả năng tham khảo các ứng dụng buôn bán thông minh hay tiên tiến hơn. Phép phân tích dự đoán như ứng dụng được các tổ chức khoa học dùng.

Loại phân tích dữ liệu cao cấp nhất là data mining, nơi các nhà phân tích đánh giá các bộ dữ liệu lớn để xác định mối quan hệ, mô hình và xu hướng.

Phân tích dữ liệu có thể bao gồm phân tích dữ liệu thăm dò ( để xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu) và phân tích dữ liệu xác nhận ( áp dụng các kĩ thuật thống kê để tìm ra giả thiết về một bộ dữ liệu có đúng hay không).

Một mảng khác là phân tích dữ liệu định lượng ( hoặc phân tích dữ liệu số có các biến có khả năng so sánh theo thống kê) so với phân tích dữ liệu định tính ( tập trung vào các dữ liệu không phải là dữ liệu cá nhân như video, hình ảnh và văn bản).

Đối với khái niệm big data để làm việc, các tổ chức cần phải có cơ sở hạ tầng để thu thập và chứa dữ liệu, cung cấp quyền truy cập và đảm bảo thông tin trong khi lưu trữ và chuyển tiếp.

Ở cấp độ cao, bao gồm hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế cho big data, phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, thông tin kinh doanh và phần mềm phân tích dữ liệu, và các ứng dụng big data.

Phần lớn các cơ sở hạ tầng này sẽ tập trung một chỗ, vì các công ty muốn tiếp tục tận dụng các khoản đầu tư vào trung tâm dữ liệu của mình. Nhưng ngày càng có nhiều tổ chức dựa vào các dịch vụ điện toán đám mây để xử lý nhiều yêu cầu big data của họ.

Thu thập dữ liệu đòi hỏi phải có nguồn. Rất thường xuyên trong số những ứng dụng sau đây, như các ứng dụng web, các kênh truyền thông xã hội, ứng dụng di động và lưu trữ email đã được cài sẵn.

Nhưng khi IoT trở nên phổ biến hơn, các Doanh nghiệp có thể cần phải triển khai cảm biến trên tất cả các loại thiết bị, phương thuận tiện và danh mục để thu thập dữ liệu, tương đương các ứng dụng mới tạo ra dữ liệu người dùng. Phân tích dữ liệu theo hoạch định IoT có các kỹ thuật và công cụ chuyên biệt của nó.

Để lưu trữ tất cả các dữ liệu đến, các tổ chức cần phải có đủ dung lượng lưu trữ tại chỗ. Các tùy chọn lưu trữ bao gồm kho dữ liệu truyền thống, data lakes và lưu trữ trên đám mây.

Các công cụ cơ sở hạ tầng bảo mật có khả năng bao gồm việc mã hóa dữ liệu, xác thực người dùng và các điều khiển truy cập khác, hệ thống giám sát, tường lửa, quản lý di động của công ty và các sản phẩm khác để bảo vệ hệ thống và dữ liệu.

Ngoài cơ sở hạ tầng IT được dùng cho dữ liệu nói chung, có một số công nghệ cụ thể dành cho big data mà cơ sở hạ tầng IT của bạn nên hỗ trợ.

Hadoop là một trong số những công nghệ liên quan chặt chẽ nhất với big data. Dự án Apache Hadoop phát triển phần mềm mã nguồn mở cho máy tính có thể mở rộng và phân tán.

Thư viện phần mềm Hadoop là một khuôn mẫu cho phép xử lý phân tán các bộ dữ liệu lớn trên các nhóm máy tính dùng các mô hình lập trình đơn giản. Nó được thiết kế để mở rộng từ một máy chủ duy nhất sang hàng ngàn máy khác, mỗi máy cung cấp tính toán và lưu trữ cục bộ.

Dự án bao gồm rất thường xuyên phần:

• Hadoop Common, các tiện ích phổ biến hỗ trợ các phần Hadoop khác
• Hadoop Distributed File System, cung cấp khả năng truy cập dữ liệu ứng dụng cao
• Hadoop YARN, một khuôn mẫu cho kế hoạch làm việc và quản lý tài nguyên cụm
• Hadoop MapReduce, một hệ thống dựa trên YARN để xử lý song song bộ dữ liệu lớn.

Một phần của hệ sinh thái Hadoop, Apache Spark là một khuôn mẫu tính toán cụm nguồn mở được sử dụng làm công cụ xử lý big data trong Hadoop.

Spark đã trở thành một trong những khuôn mẫu xử lý big data quan trọng, và có thể được triển khai theo thường xuyên cách khác nhéu. Nó cung cấp các phương thức hỗ trợ đối với Java, Scala, Python (đặc biệt là Anaconda Python distro ), và ngôn ngữ lập trình R ( R đặc biệt phù hợp với big data ) và hỗ trợ SQL, streaming data, machine learning và xử lý đồ thị.

Data lakes là các kho lưu trữ chứa khối lượng dữ liệu thô rất lớn ở định dạng gốc của nó cho đến khi những người dùng Doanh nghiệp cần dữ liệu.

Các yếu tố giúp tăng trưởng data lakes là những phong trào kỹ thuật số và sự phát triển của IoT. Các data lakes được thiết kế để giúp người sử dụng dễ dàng truy cập vào một lượng lớn dữ liệu khi có mong muốn.

Các cơ sở dữ liệu SQL thông thường được thiết kế cho các transaction đáng tin cậy và các truy vấn ngẫu nhiên.

Nhưng chúng có những hạn chế như giản đồ cứng nhắc làm cho chúng không phù hợp với một vài loại ứng dụng. Cơ sở dữ liệu NoSQL nêu ra những hạn chế, và lưu trữ và quản lý dữ liệu theo những cách cho phép tốc độ hoạt động cao và sự linh động tuyệt vời.

thường xuyên cơ sở dữ liệu đã được phát triển bởi các Doanh nghiệp để tìm cách tốt hơn để lưu trữ nội dung hoặc xử lý dữ liệu cho các trang web lớn. Không giống như các cơ sở dữ liệu SQL, thường xuyên cơ sở dữ liệu NoSQL có thể được mở rộng theo chiều ngang trên hàng trăm hoặc hàng ngàn máy chủ.

Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ (IMDB) là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu chủ yếu dựa vào bộ nhớ chính (Ram), thay vì HDD, để lưu trữ dữ liệu. Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ nhénh hơn các cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa trong đĩa, một điểm quan trọng để dùng phân tích big data và tạo ra các kho dữ liệu và các siêu dữ liệu. Đọc thêm Redis là gì?

Big data và các nỗ lực phân tích big data bắt buộc kĩ năng chi tiết, dù là từ bên trong tổ chức hay thông qua các chuyên gia bên ngoài.

nhiều kĩ năng có liên quan đến các thành phần công nghệ dữ liệu quan trọng như Hadoop, Spark, NoSQL, cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ và phần mềm phân tích.

Các lĩnh vực khác cụ thể là về các nguyên tắc như khoa học dữ liệu, khai thác dữ liệu, phân tích nghiên cứu và định lượng, hình dung dữ liệu, lập trình mục đích chung, và cấu trúc dữ liệu và các thuật toán. mặt khác cũng cần có những người có kĩ năng quản lý tổng thể để quản lý tiến độ của các dự án big data.

Với độ thường nhật của các dự án phân tích dữ liệu và sự thiếu hụt nhân lực về các kĩ năng trên, việc tìm kiếm các chuyên gia có kinh nghiệm có khả năng là một trong số những thách thức lớn nhất đối với các tổ chức.

có khả năng bạn muốn xem những kiến thức xoay quanh Big Data:

Các câu hỏi về big data là ngành gì