Big Data là cụm từ được nhắc đến trong rất nhiều ngành nghề khác nhau như công nghệ thông tin, các tổ chức lớn như y tế, ngân hàng… Nếu bạn cũng đã nghe nói đến Big Data nhưng bạn chưa hiểu Big Data (dữ liệu lớn) là gì? Vậy mời các bạn cùng tìm hiểu tổng quan về Big Data trong bài viết dưới đây.
Dưới đây ThuThuatPhanMem.vn chia sẻ với các bạn khái niệm Big Data là gì? Tổng quan về Big Data, mời các bạn cùng theo dõi.
Dữ liệu lớn là gì?
Dữ liệu lớn có nghĩa là dữ liệu lớn là một thuật ngữ để xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp vượt xa khả năng thu thập, hiển thị, quản lý và xử lý dữ liệu của các công cụ phần mềm thông thường trong thời gian chấp nhận được. Kích thước dữ liệu lớn là một mục tiêu thay đổi liên tục.
Vào năm 2012, Gartner đã cập nhật định nghĩa như sau: “dữ liệu lớn có khối lượng lớn, tốc độ cao và các loại thông tin rất đa dạng đòi hỏi các phương thức xử lý mới để cho phép nâng cao khả năng ra quyết định, khám phá bên trong và xử lý tối ưu”.
Định nghĩa về 3Vs của Gartner vẫn được sử dụng rộng rãi và phù hợp với định nghĩa đồng thuận: “big data đại diện cho một tập hợp thông tin có các đặc điểm như khối lượng lớn (Volume), tốc độ cao (Velocity) và đa dạng (Variety) để yêu cầu phân tích và phân tích riêng biệt. công nghệ để làm cho nó có giá trị.”
Tổng quan về Dữ liệu lớn
Đặc điểm của Dữ liệu lớn (5Vs)
- Volume (total storage): Lượng dữ liệu được tạo và lưu trữ. Kích thước của dữ liệu xác định giá trị và liệu nó có thực sự được coi là dữ liệu lớn hay không.
- Vận tốc: Trong trường hợp này, nó có nghĩa là tốc độ dữ liệu được tạo và xử lý để đáp ứng nhu cầu và thách thức của tăng trưởng và phát triển.
- Variety: Các dạng và kiểu dữ liệu. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và các kiểu dữ liệu cũng có rất nhiều cấu trúc khác nhau.
- Veracity (độ chính xác, xác thực): Do có nhiều loại dữ liệu nên chất lượng của dữ liệu thu được có thể khác nhau rất nhiều, ảnh hưởng đến việc phân tích chính xác. Do đó, dữ liệu phải được xử lý bằng các công cụ tiên tiến (phân tích và thuật toán) để tạo ra thông tin có ý nghĩa.
- Value (giá trị của thông tin): đây là tính chất quan trọng nhất của xu hướng công nghệ Big Data. Doanh nghiệp phải hoạch định các giá trị thông tin hữu ích của Big Data cho vấn đề, bài toán hay mô hình kinh doanh của mình.
Các nguồn chính tạo ra Big Data
- Hộp đen dữ liệu: hộp đen dữ liệu ở đây là hộp đen của máy bay phản lực và trực thăng. Nguồn dữ liệu này bao gồm thông tin được tạo bởi giọng nói của phi hành đoàn, bản ghi âm và thông tin chuyến bay.
- Dữ liệu thiết bị tìm kiếm: nguồn dữ liệu này được tạo ra bởi các công cụ tìm kiếm, các công cụ tìm kiếm có cơ sở dữ liệu cực lớn, nơi chúng có thể tìm thấy dữ liệu mình cần, đây cũng chính là nguồn dữ liệu lớn nhất của Big Data.
- Dữ liệu điện: nguồn dữ liệu này được tạo ra bởi điện. Dữ liệu điện bao gồm thông tin cụ thể từ các điểm giao nhau của các nút thông tin sử dụng.
- Dữ liệu từ các kênh truyền thông xã hội: nguồn dữ liệu này được tạo ra từ các trang mạng xã hội như Twitter, Facebook, Instagram, Pinterest và Google+.
- Dữ liệu giao thông: Nguồn dữ liệu này bao gồm công suất và kiểu phương tiện, tình trạng sẵn có và quãng đường di chuyển của mỗi phương tiện.
- Dữ liệu giao dịch chứng khoán: nguồn dữ liệu này được lấy từ thị trường chứng khoán với các quyết định mua bán cổ phiếu của khách hàng.
Công nghệ được sử dụng trong Dữ liệu lớn
Năm 2011, Tập đoàn McKinsey đã phân tích và đề xuất các công nghệ có thể sử dụng với Dữ liệu lớn bao gồm:
- Crowsourcing (tận dụng tài nguyên từ nhiều thiết bị điện toán trên thế giới để cùng nhau xử lý dữ liệu).
- Di truyền và giải thuật di truyền.
- Các biện pháp học máy (ám chỉ các hệ thống có khả năng học hỏi từ dữ liệu, một nhánh của trí tuệ nhân tạo).
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (giống như tìm kiếm bằng giọng nói của siri hoặc google, nhưng nâng cao hơn).
- Xử lý tín hiệu.
- Mô phỏng, phân tích chuỗi thời gian,.
- Mô hình hóa, kết hợp các máy chủ mạnh mẽ với nhau….
Ngoài ra, cơ sở dữ liệu hỗ trợ xử lý dữ liệu song song, ứng dụng dựa trên tìm kiếm, hệ thống tệp rời rạc, hệ thống điện toán đám mây (bao gồm ứng dụng, tài nguyên máy tính, v.v.). cũng như không gian lưu trữ) và bản thân Internet cũng là công cụ hữu hiệu để nghiên cứu và trích xuất thông tin từ “dữ liệu lớn”.
Ngoài ra còn có một số cơ sở dữ liệu quan hệ (bảng) có thể chứa hàng petabyte dữ liệu, chúng cũng có thể tải, quản lý, sao lưu và tối ưu hóa việc sử dụng Dữ liệu lớn.
Lợi ích của Dữ liệu lớn
Một số lợi ích mà Big Data mang lại:
- Cắt giảm chi phí.
- Giảm thời gian.
- Tăng thời gian phát triển và tối ưu hóa sản phẩm.
- Giúp mọi người đưa ra quyết định tốt hơn và hợp lý hơn.
Ví dụ: Khi mua hàng trên các trang trực tuyến như eBay, amazon… khi bạn click mua một sản phẩm nào đó sẽ có sản phẩm gợi ý tiếp theo bên dưới, sản phẩm gợi ý sẽ phù hợp với sản phẩm bạn muốn. Tượng Nữ thần Tự do. Vì vậy, việc nghiên cứu sở thích, thói quen của khách hàng cũng gián tiếp giúp doanh nghiệp bán được nhiều hàng hơn.
Ngoài ra, việc ứng dụng Big Data giúp các tổ chức, chính phủ dự đoán tỷ lệ thất nghiệp, xu hướng nghề nghiệp trong tương lai để đầu tư vào những hạng mục đó, hoặc cắt giảm chi tiêu, kích thích tăng trưởng kinh tế. ,… Hay sẽ dự đoán được tình hình dịch bệnh để đưa ra các phương pháp phòng chống phù hợp.
Như vậy trên đây ThuThuatPhanMem.vn đã chia sẻ một số thông tin tổng quan về Big Data. Hy vọng sau khi đọc xong bài viết này, bạn sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về Big Data. Chúc may mắn!
Bạn thấy bài viết Big Data (Dữ liệu lớn) là gì? Tổng quan về Big Data có khắc phục đươc vấn đề bạn tìm hiểu ko?, nếu ko hãy comment góp ý thêm về Big Data (Dữ liệu lớn) là gì? Tổng quan về Big Data bên dưới để Trường THPT Nguyễn Chí Thanh có thể thay đổi & cải thiện nội dung tốt hơn cho các bạn nhé! Cám ơn bạn đã ghé thăm Website thptnguyenchithanhag.edu.vn của Trường THPT Nguyễn Chí Thanh
Nhớ để nguồn: Big Data (Dữ liệu lớn) là gì? Tổng quan về Big Data của website thptnguyenchithanhag.edu.vn
Chuyên mục: Kiến thức chung