Big Data là gì? Ứng dụng của Big Data vào các ngành nghề

Big Data đang được ứng dụng mạnh mẽ trong nhiều ngành nghề, lĩnh vực bởi khả năng mang tới sự tăng trưởng trong kinh doanh cũng như nâng cao hiệu quả hoạt động cho bất cứ loại hình doanh nghiệp, tổ chức nào.

Vậy, bạn đã hiểu đầy đủ Big Data là gì hay chưa? Hãy cùng Ms Uptalent tìm hiểu những thông tin quan trọng nhất về mô hình dữ liệu lớn và ứng dụng của nó trong các ngành khác nhau qua bài viết dưới đây nhé!

MỤC LỤC:
1- Khái niệm Big Data
2- Lịch sử hình thành Big Data
3- Đặc điểm của Big Data
4- Phân loại Big data
5- Các công nghệ hỗ trợ Big Data
6- Cơ sở hạ tầng IT cần thiết để phát triển Big Data
7- Ứng dụng Big Data vào các ngành nghề

>>> Xem thêm: Việc làm Big Data

1- Khái niệm Big Data  

Big Data hay dữ liệu lớn là thuật ngữ thường được dùng để chỉ các tập hợp dữ liệu có khối lượng lớn và vô cùng phức tạp. Các tập dữ liệu này lớn đến mức người ta không thể xử lý chúng theo các biện pháp truyền thống.

Với giải pháp Big Data, các tổ chức, doanh nghiệp sẽ có trong tay một công cụ đắc lực bậc nhất để phân tích, xử lý cũng như lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ chỉ trong vài giây. 

Trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, nhu cầu xử lý, lưu trữ dữ liệu trở thành vấn đề được nhiều doanh nghiệp, tổ chức coi trọng hàng đầu. Hơn nữa, hiểu biết sâu về dữ liệu còn giúp cải thiện hiệu quả hoạt động và gia tăng vị thế cho họ trên thị trường.

2- Lịch sử hình thành Big Data 

Big Data bắt đầu xuất hiện từ những năm 80 – 90 của thế kỷ 21. Thành tích nổi bật phải kể đến là hệ thống xử lý dữ liệu song song DBC 1012 được ra mắt vào năm 1984 bởi tập đoàn Teradata. Đến năm 1991, ổ cứng đã đạt tới mức dung lượng 2,5GB. 

Năm 2000, tập đoàn LexisNexis (tiền thân là Seisint Inc) đã cho ra mắt bộ khung chia sẻ tệp dựa trên cấu trúc C++ nhằm phục vụ việc lưu trữ và truy vấn dữ liệu.

Năm 2004, Google cho phát hành mô hình xử lý song song và một số ứng dụng khác liên quan đến việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ đang tồn tại.

Năm 2005, Hadoop và NoSQL được phát triển và trở nên phổ biến. Chính sự phát triển của những framework này đã giúp Big Data hoạt động thuận lợi hơn và chi phí lưu trữ cũng rẻ hơn.

Hiện tại, khối lượng Big Data đã lớn trước rất nhiều, tốc độ nạp dữ liệu cũng vô cùng nhanh chóng nhờ có Internet of Things.

Có thể thấy, Big Data đã trở thành tài nguyên quý giá với bất cứ doanh nghiệp nào. Đặc biệt, với các doanh nghiệp thương mại điện tử thì nó lại càng quan trọng hơn.

>>> Bạn có thể xem thêm: Data Analyst là gì? Để trở thành một Data Analyst giỏi cần những gì?

3- Đặc điểm của Big Data 

Dữ liệu lớn có 5 điểm đặc trưng nổi bật, thường được gọi là 5V. Cụ thể:

3.1- Volume (Khối lượng dữ liệu)

Khối lượng của một hệ thống thông tin ngày nay có thể lên tới hàng Terabyte hay Petabyte. Nó bắt nguồn từ rất nhiều nguồn khác nhau như video, hình ảnh, âm thanh, các giao dịch, thiết bị thông minh, mạng xã hội,…

Nhìn chung, kích thước dữ liệu ngày càng gia tăng. Vì vậy, các giải pháp lưu trữ đám mây trở thành lựa chọn vô cùng hữu hiệu.

3.2- Velocity (Tốc độ xử lý)

Sự tăng trưởng về tốc độ xử lý của Big Data được thể hiện qua hai khía cạnh chính. Thứ nhất, khối lượng gia dữ liệu gia tăng nhanh chóng. Thứ hai, khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực.

Ngày nay, công nghệ Big Data cho phép người dùng xử lý dữ liệu ngay lập tức, trước khi chúng được lưu trữ vào cơ sở dữ liệu. Điều này có nghĩa là dữ liệu sẽ được xử lý ngay khi nó vừa phát sinh. Thời gian xử lý thậm chí còn được tính theo mili giây.

3.3- Variety (Đa dạng dữ liệu)

Dữ liệu hiện nay không chỉ ở hình thức có cấu trúc mà có sự tăng trưởng rất đa dạng với nhiều kiểu phi cấu trúc như video, hình ảnh, dữ liệu cảm biến,…

Trong khi đó, Big Data có khả năng liên kết, phân tích nhiều dạng dữ liệu khác nhau. Chẳng hạn, nó có thể hỗ trợ người dùng chia sẻ các video từ Youtube qua Facebook hay Twitter.

3.4- Veracity (Tính xác thực)

Tính xác thực hay độ tin cậy chính là đặc điểm phức tạp nhất của Big Data. Trong bối cảnh việc chia sẻ, tương tác trên các mạng xã hội và phương tiện truyền thông diễn ra mạnh mẽ như hiện nay thì vấn đề xác định độ chính xác và tin cậy của thông tin trở nên vô cùng khó khăn.

Vì vậy, việc phân tích và loại bỏ dữ liệu thiếu chính xác luôn là vấn đề trọng tâm khi ứng dụng Big Data.

3.5- Value (Giá trị dữ liệu)

Việc đầu tư vào dữ liệu lớn chỉ thực sự hữu ích khi những thông tin đó có giá trị. Nói cách khác, nếu việc phát triển Big Data chỉ mang lại lợi ích rất nhỏ thì không nên triển khai xây dựng. Nó sẽ chỉ khiến doanh nghiệp tốn kém thời gian, tiền bạc mà hiệu quả thu được không đáng kể.

>>> Bạn có thể tham khảo: Lựa chọn khóa học Data Engineer như thế nào?

4- Phân loại Big data 

Big Data hiện được chia thành 3 loại, gồm có:

4.1- Dữ liệu có cấu trúc

Dữ liệu có cấu trúc được hiểu là dạng dữ liệu có thể lưu trữ, truy cập và xử lý ở các định dạng cố định. Nhờ có sự phát triển của khoa học máy tính mà con người hiện sở hữu các kỹ thuật quan trọng để làm việc với loại dữ liệu này và nhận được nhiều giá trị cụ thể.

4.2- Dữ liệu không có cấu trúc

Dữ liệu không cấu trúc bao gồm tất cả các dữ liệu không có định dạng hay cấu trúc xác định. Ví dụ điển hình của loại dữ liệu này là các dữ liệu có sự kết hợp của văn bản, hình ảnh và video.

4.3- Dữ liệu bán cấu trúc

Dữ liệu bán cấu trúc là một tập hợp của dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Loại dữ liệu này thường chưa được phân loại vào cơ sở dữ liệu cụ thể, tuy nhiên chúng lại chứa các thẻ quan trọng giúp phân tách những thành phần riêng lẻ trong cùng một cơ sở dữ liệu.

5- Các công nghệ hỗ trợ Big Data 

Có rất nhiều công nghệ khác nhau được sử dụng để giải quyết việc lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn. Sau đây là một số công nghệ phổ biến nhất:

5.1- Hệ sinh thái Hadoop

Apache Hadoop là công nghệ có mối quan hệ khăng khít nhất với Big Data. Công nghệ này cung cấp phần mềm mã nguồn mở cho máy tính. 

Hadoop cho phép dữ liệu lớn được xử lý phân tán trên các nhóm máy tính khác nhau. Đồng thời, nó cũng được thiết kế để có thể mở rộng từ một máy chủ sang lượng lớn các máy tính khác. Mỗi máy tính trong hệ thống đều có khả năng tính toán và lưu trữ cục bộ.

>>> Bạn có thể quan tâm: Data Engineer là gì? Tìm hiểu về nghề kỹ thuật dữ liệu

5.2- Apache Spark

Apache Spark là một Framework tính toán cụm nguồn mở. Nó được sử dụng làm công cụ xử lý big data trong Hadoop và là một phần trong hệ sinh thái này.

5.3- Data lakes

Data lakes được biết đến là những kho chứa dữ liệu thô ở định dạng gốc cho tới khi được người dùng sử dụng. Các kho lưu trữ này có thể chứa khối lượng dữ liệu vô cùng lớn.

Các Data lakes được thiết kế để người dùng có thể dễ dàng truy cập đồng thời vào một lượng lớn dữ liệu khi phát sinh nhu cầu.

Sở dĩ Data lakes có sự tăng trưởng mạnh mẽ là nhờ vào sự phát triển của phong trào kỹ thuật số cũng như IoT.

5.4- NoSQL Databases

Nếu như cơ sở dữ liệu SQL có những hạn chế nhất định khiến nó không phù hợp với một số ứng dụng thì NoSQL lại có thể khắc phục những điều này. Đồng thời, NoSQL cũng cho phép người dùng lưu trữ và quản lý dữ liệu nhanh chóng và linh hoạt hơn.

5.5- In-memory Databases (IMDB)

In-memory Databases được gọi là cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ. Bản chất của nó là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu dựa trên bộ nhớ chính, còn được gọi là RAM.

Ưu điểm của IMDB là tốc độ xử lý nhanh hơn các cơ sở dữ liệu được lưu trữ trong đĩa. Vì vậy, nó trở thành công nghệ quan trọng trong việc phân tích cũng như tạo nên các kho dữ liệu lớn.

6- Cơ sở hạ tầng IT cần thiết để phát triển Big Data 

Để phát triển Big Data hiệu quả, các tổ chức cần đảm bảo có cơ sở hạ tầng cần thiết cho việc thu thập và lưu trữ dữ liệu. Đồng thời, họ cũng phải cấp quyền truy cập hợp lý và đảm bảo sự an toàn thông tin trong quá trình chuyển tiếp, lưu trữ.

Ở cấp độ cao hơn, họ sẽ cần đến một hệ thống lưu trữ và máy chủ riêng được thiết kế phù hợp với công nghệ Big Data. 

Hầu hết cơ sở hạ tầng dành cho Big Data sẽ được tập trung tại một chỗ. Tuy nhiên, ngày nay các tổ chức có xu hướng sử dụng dịch vụ điện toán đám mây để xử lý các tác vụ liên quan đến dữ liệu lớn.

Để đảm bảo toàn bộ dữ liệu đến được lưu trữ đúng cách, các tổ chức cũng cần chú ý đến vấn đề dung lượng lưu trữ tại chỗ. Một số tùy chọn công cụ lưu trữ có thể cân nhắc như kho dữ liệu truyền thống, Data Lakes hay lưu trữ trên đám mây.

Ngoài ra, các tổ chức cũng phải lưu ý đến cơ sở hạ tầng bảo mật dữ liệu. Các giải pháp thường thấy gồm có mã hóa dữ liệu, xác thực người dùng, quản lý truy cập, tường lửa, hệ thống giám sát, quản lý di động của doanh nghiệp và các sản phẩm khác.

>>> Quan tâm thêm: Tìm kiếm ứng viên tiềm năng trong ngành Data Analyst

7- Ứng dụng Big Data vào các ngành nghề 

Big Data hiện được ứng dụng mạnh mẽ trong hoạt động kinh doanh cũng như nhiều ngành nghề khác nhau. 

Một số ngành nghề đang ứng dụng Big Data có thể kể đến như:

7.1- Ngân hàng

Big Data hiện được ứng dụng phổ biến trong nhiều khía cạnh hoạt động khác nhau của ngành Ngân hàng, bắt đầu từ việc thu tiền mặt cho đến quản lý tài chính.

Đặc biệt, công nghệ này có tác dụng rất lớn trong việc phát hiện gian lận. Bằng cách sử dụng Big Data, ngân hàng có thể xác định nhanh các hoạt động bất hợp pháp, kiểm tra độ chính xác của số liệu và phân tích hiệu quả kinh doanh một cách dễ dàng.

7.2- Y tế

Big Data cung cấp nguồn dữ liệu cần thiết để y bác sĩ chẩn đoán nguy cơ mắc bệnh và xu hướng lây lan chính xác hơn. 

Bên cạnh đó, dữ liệu bệnh án của từng bệnh nhân cũng được lưu trữ an toàn, bảo mật. Điều này giúp việc theo dõi lịch sử khám bệnh của bệnh nhân tốt hơn trước.

7.3- Thương mại điện tử

Công nghệ dữ liệu lớn cung cấp cho doanh nghiệp những thông tin chuyên sâu cùng các báo cáo cụ thể để có thể nắm bắt tốt xu hướng tiêu dùng và nhu cầu thị trường. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể đạt được lợi thế cạnh tranh và giải quyết được các thách thức đang tồn tại.

7.4- Bán lẻ

Đối với ngành bán lẻ, Big Data có thể giúp doanh nghiệp phân tích thị trường và thị hiếu của khách hàng. Qua đó, họ xác định được quá trình trải nghiệm, mức độ hài lòng và xu hướng mua sắm của khách hàng.

Nhìn chung, thông qua việc thu thập nguồn dữ liệu đa dạng mà doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu suất bán hàng và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

>>> Tham khảo thêm: Trở thành Data Analyst có khó không?

7.5- Digital Marketing

Nhờ có Big Data mà ngay cả những doanh nghiệp quy mô nhỏ cũng có thể thực hiện thành công các chiến dịch quảng cáo, tiếp thị trên các kênh truyền thông khác nhau. 

Đến hiện tại, Big Data đã trở thành một thành phần không thể thiếu trong lĩnh vực Digital Marketing. Nhờ có nó mà lĩnh vực này đã có những bước tiến vô cùng mạnh mẽ.

7.6- Giao thông

Big Data giúp người dùng sử dụng hiệu quả các số liệu quá khứ của CDR để ước lượng luồng giao thông vào giờ cao điểm. Từ đó, họ có thể phát triển các kế hoạch phân luồng giao thông phù hợp để giảm kẹt xe.

Bên cạnh đó, Big Data cũng hỗ trợ người tham gia giao thông xác định lộ trình di chuyển phù hợp để tránh ùn tắc. Thông qua việc định vị thiết bị di động và ghi nhận cuộc gọi theo thời gian thực mà nó đã góp phần giảm tình trạng kẹt xe.

7.7- Sản xuất

Với ngành sản xuất, dữ liệu lớn có thể hỗ trợ thiết lập mô hình dự đoán để đảm bảo việc ra quyết định, tiêu thụ và báo cáo theo thời gian.

Một số ứng dụng Big Data trong sản xuất như: theo dõi chất lượng sản phẩm, lên kế hoạch cung cấp, kiểm soát lỗi sản xuất, dự đoán sản lượng, phát triển quy trình sản xuất mới, nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng,…

7.8- Giáo dục

Trong ngành giáo dục, Big Data được sử dụng vào việc ước tính số lượng học sinh, sinh viên ứng tuyển hàng năm, quản lý hồ sơ và truy xuất thông tin. 

Ngoài ra, nó cũng được dùng để ước tính nhu cầu tuyển dụng hàng năm của mỗi ngành nghề. Điều này rất hữu ích trong việc lên kế hoạch, phương án đào tạo nguồn nhân lực cần thiết cho xã hội.

Tóm lại, Big Data có thể mang tới nhiều lợi ích lớn lao cho các doanh nghiệp, tổ chức, nhưng đi kèm với nó là những thách thức không hề nhỏ. Chỉ khi làm chủ tốt công nghệ này, họ mới tiếp cận được nhiều cơ hội thành công trong tương lai.

Dù vẫn còn nhiều tranh cãi về dữ liệu lớn, nhưng nó chắc chắn sẽ còn phát triển và trở nên hoàn thiện hơn trong thời gian tới.

Hy vọng bài viết của Ms Uptalent đã cung cấp cho bạn nhiều thông tin hữu ích giúp bạn hiểu được Big Data là gì và ứng dụng của nó. Chúc bạn thành công!

------------------------------------

HRchannels - Headhunter -  Dịch vụ tuyển dụng cao cấp

Hotline: 08. 3636. 1080
Email: sales@hrchannels.com / job@hrchannels.com
Website: https://hrchannels.com/
Địa chỉ: Tòa MD Complex, 68 Nguyễn Cơ Thạch, Nam Từ Liêm, Hà Nội, Việt Nam

Nguồn ảnh: internet