Dữ liệu lớn (Big Data) là gì? Đặc trưng cơ bản & Ứng dụng của Big Data

Dữ liệu lớn (Big Data) là một những tập dữ liệu có khối lượng lớn, phức tạp, đến mức vượt xa khả năng xử lý của các công cụ truyền thống. Xử lý dữ liệu lớn gồm việc tìm kiếm, thu thập, phân tích, trực quan hoá, lưu trữ, giám sát, chia sẻ, tích hợp dữ liệu. Trong bài viết này, FPT.AI sẽ cùng bạn tìm hiểu về khái niệm Big Data, đặc trưng, ứng dụng cũng như vai trò của nó trong các lĩnh vực khác nhau.

Dữ liệu lớn (Big data) là gì?

Big Data (dữ liệu lớn) là thuật ngữ chỉ các tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp, vượt quá khả năng xử lý của các công cụ truyền thống. Các hệ thống xử lý và lưu trữ Big Data đã trở thành một phần quan trọng trong kiến trúc quản lý dữ liệu của các tổ chức. Việc phân tích Big Data giúp các tổ chức rút ra những thông tin ẩn có giá trị từ các tập dữ liệu, đưa ra quyết định chính xác và tối ưu hóa các chiến lược.

Các ứng dụng của dữ liệu lớn Big Data có thể thấy rõ trong các nền tảng như Spotify, Netflix, YouTube và các nền tảng thương mại điện tử như Shopee, Lazada, nơi mà dữ liệu khách hàng được phân tích để cá nhân hóa nội dung hoặc sản phẩm, từ đó tăng doanh thu và cải thiện trải nghiệm người dùng.

>>> XEM THÊM: OCR là gì? Ưu điểm, tính năng của 5 phần mềm OCR tiếng Việt

Đặc trưng của dữ liệu lớn Big data

Big Data được đặc trưng bởi “3V” như sau:

• Volume – Khối lượng dữ liệu: Big Data có khối lượng dữ liệu rất lớn, có thể vượt quá khả năng lưu trữ và xử lý của các hệ thống truyền thống. Dữ liệu này đến từ nhiều nguồn khác nhau như IoT, giao dịch kinh doanh, video, và các phương tiện truyền thông xã hội. Công nghệ hiện đại như Hadoop và Data Lake đã giúp lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn trở nên dễ dàng hơn.
• Velocity – Tốc độ xử lý: Dữ liệu trong Big Data được tạo ra và thu thập liên tục với tốc độ cao. Đặc biệt, trong các ứng dụng thời gian thực như trên mạng xã hội (Facebook, Twitter), dữ liệu được cập nhật gần như ngay lập tức và yêu cầu xử lý kịp thời để tránh mất giá trị. Sự phát triển của IoT đã làm tăng tốc độ luồng dữ liệu, đòi hỏi hệ thống phải xử lý dữ liệu trong thời gian thực hoặc gần như thời gian thực.
• Variety – Tính đa dạng, linh hoạt: Dữ liệu trong Big Data có nhiều định dạng khác nhau, bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. Các loại dữ liệu này có thể là văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, dữ liệu cảm biến, hay thậm chí giao dịch tài chính. Tính đa dạng này làm tăng độ phức tạp trong việc quản lý và phân tích dữ liệu.

Ngoài ba yếu tố chính này, còn có các yếu tố bổ sung trong mô tả Big Data:

• Veracity – Tính xác thực: Dữ liệu trong Big Data có thể lộn xộn và dễ xảy ra lỗi, gây khó khăn trong việc đảm bảo chất lượng và độ chính xác. Việc kiểm soát chất lượng dữ liệu là rất quan trọng, bởi dữ liệu không chính xác có thể dẫn đến những kết quả phân tích sai lệch.
• Variability – Tính biến đổi: Dữ liệu trong Big Data thay đổi liên tục, có thể dẫn đến sự không nhất quán theo thời gian. Các thay đổi này có thể đến từ bối cảnh, phương pháp thu thập dữ liệu, hay cách diễn giải của dữ liệu.
• Value – Giá trị: Dữ liệu lớn không chỉ cần có khối lượng lớn mà còn phải chứa những thông tin có giá trị. Doanh nghiệp cần đảm bảo rằng dữ liệu thu thập có liên quan và có thể mang lại lợi ích thực tế, giúp đưa ra quyết định sáng suốt và cải thiện hiệu quả hoạt động.

Các loại dữ liệu lớn

Big Data gồm 3 loại dữ liệu chính:

• Dữ liệu có cấu trúc: Dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ và xử lý ở các định dạng cố định, có thể dễ dàng truy cập và phân tích bằng các công cụ như MySQL, Oracle, SQL Server. Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc bao gồm thông tin khách hàng, dữ liệu giao dịch, dữ liệu tài chính, và các bảng dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.
• Dữ liệu bán cấu trúc: Dữ liệu bán cấu trúc là sự kết hợp giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu này không tuân theo một định dạng cố định nhưng có một số cấu trúc nhất định giúp dễ dàng phân tích. Ví dụ về dữ liệu bán cấu trúc bao gồm email (với thông tin tổ chức như người gửi, người nhận, chủ đề và ngày tháng), XML, JSON, hoặc các tập tin cấu trúc khác.
• Dữ liệu phi cấu trúc: Dữ liệu phi cấu trúc là dữ liệu không có định dạng cố định, khó xử lý và phân tích bằng các công cụ truyền thống. Loại dữ liệu này chiếm phần lớn khối lượng dữ liệu trong Big Data và có thể thay đổi theo thời gian. Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc bao gồm văn bản tự do, các bài đăng trên mạng xã hội, video, âm thanh, hình ảnh, và dữ liệu cảm biến.

Ngoài ba loại chính trên, Big Data còn có các loại dữ liệu bổ sung sau:

• Dữ liệu không gian địa lý (Geospatial data): Đây là loại dữ liệu chứa thông tin về vị trí và thuộc tính của các đối tượng trên Trái Đất, bao gồm bản đồ, hình ảnh vệ tinh, dữ liệu cảm biến, dữ liệu giao thông, và dữ liệu dân số.
• Dữ liệu ghi nhật ký máy (Machine/Operational Logging Data): Đây là thông tin được tạo ra bởi các hoạt động của máy tính hoặc ứng dụng mà không có sự tham gia của con người, chẳng hạn như bản ghi chi tiết cuộc gọi và tệp nhật ký ứng dụng.
• Dữ liệu nguồn mở (Open Source Data): Dữ liệu nguồn mở là dữ liệu thuộc phần mềm và cơ sở dữ liệu có sẵn để công chúng sử dụng. Người dùng có thể điều chỉnh hoặc xây dựng hệ thống tùy theo nhu cầu. Open Source Data giúp tiết kiệm chi phí so với các hệ thống dữ liệu đóng.

Vai trò của Big data trong doanh nghiệp

• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Big Data giúp doanh nghiệp phân tích và thấu hiểu hành vi, xu hướng mua hàng của khách hàng, từ đó dự đoán tình hình thị trường trong tương lai. Điều này giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định kinh doanh chính xác hơn và điều chỉnh sản phẩm phù hợp với nhu cầu của khách hàng mà không phải chi quá nhiều cho các chiến dịch quảng cáo không hiệu quả. Ví dụ, bằng cách nghiên cứu dữ liệu từ các giao dịch bán hàng tại điểm bán (POS) và mua hàng trực tuyến, doanh nghiệp có thể nhắm đúng khách hàng mục tiêu, thúc đẩy lòng trung thành và gia tăng sự hài lòng của khách hàng.
• Nâng cao năng suất: Các công cụ phân tích Big Data giúp nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia phân tích nhanh chóng kiểm tra lượng dữ liệu khổng lồ, từ đó có cái nhìn tổng quan nhanh chóng và hiệu quả. Đồng thời, những công cụ này còn giúp họ tìm ra cách thức hoàn thành nhiệm vụ hiệu quả hơn, từ đó tăng cường năng suất công việc trong doanh nghiệp.
• Tối ưu hóa hiệu suất cá nhân: Big Data cho phép doanh nghiệp tận dụng dữ liệu từ các thiết bị đeo thông minh (như đồng hồ thông minh, vòng đeo tay thông minh) để phân tích xu hướng và kỳ vọng mua sắm của khách hàng. Doanh nghiệp có thể xây dựng chiến lược, lộ trình kinh doanh phù hợp với thông tin thu thập từ dữ liệu cá nhân, từ đó tối ưu hóa hiệu suất cá nhân của nhân viên và quy trình công việc.
• Giảm thiểu rủi ro nhờ phát hiện gian lận: Big Data đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện gian lận và bảo mật thông tin, đặc biệt trong các giao dịch tài chính. Các công cụ phân tích dữ liệu lớn giúp phát hiện sớm các giao dịch bất thường và kịp thời ngăn chặn gian lận. Điều này giúp bảo vệ quyền lợi thương hiệu của doanh nghiệp và giảm thiểu các rủi ro đến từ tác động của môi trường bên ngoài.
• Tối ưu hóa giá cả: Big Data giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược giá cả dựa trên các phân tích về giá của đối thủ cạnh tranh, cũng như hành vi và xu hướng mua sắm của khách hàng. Các dữ liệu thu thập từ thị trường giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định giá cả hợp lý mà không cần tốn quá nhiều thời gian nghiên cứu. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa giá cả và gia tăng lợi nhuận trong dài hạn.
• Nắm bắt giao dịch tài chính: Big Data đặc biệt quan trọng trong việc phân tích các giao dịch tài chính, đặc biệt là trong các giao dịch tài chính với tần suất cao (HFT). Các thuật toán phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định giao dịch chính xác và tối ưu, đặc biệt đối với các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực thương mại điện tử, tài chính và các giao dịch điện tử.
• Hỗ trợ đổi mới: Big Data cung cấp thông tin chi tiết về ý kiến của người tiêu dùng đối với sản phẩm/dịch vụ, giúp doanh nghiệp đổi mới và phát triển sản phẩm/dịch vụ. Phân tích dữ liệu cũng giúp doanh nghiệp giám sát thị trường theo thời gian thực và đổi mới kịp thời để bắt kịp xu hướng mới. Điều này rất quan trọng để duy trì sự cạnh tranh và thích nghi với những thay đổi trong nhu cầu của người tiêu dùng.
• Tăng cường sự thích nghi và sáng tạo: Việc phân tích dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về đối thủ cạnh tranh và nhu cầu khách hàng. Dữ liệu từ Big Data giúp doanh nghiệp trở nên linh hoạt và sáng tạo hơn trong việc cải thiện sản phẩm/dịch vụ, đồng thời xử lý các vấn đề và thách thức của khách hàng một cách hiệu quả hơn. Thêm vào đó, dữ liệu này cũng giúp doanh nghiệp đánh giá rủi ro và đưa ra các quyết định chiến lược chính xác, kịp thời, từ đó nâng cao khả năng thích nghi với thay đổi của thị trường.
• Tăng cường quyết định kinh doanh: Việc ra quyết định dựa trên dữ liệu đã trở thành một điều bắt buộc và vô cùng quan trọng đối với các nhà quản trị. Phân tích Big Data giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định dựa trên số liệu rõ ràng thay vì trực giác, hiểu được những gì đã xảy ra trong quá khứ và hiện tại, và sử dụng điều đó để dự đoán những gì có thể xảy ra trong tương lai. Ví dụ, bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có thể nhận diện xu hướng tìm kiếm và mua hàng của họ, giúp họ điều chỉnh sản phẩm và dịch vụ của mình để hiệu quả đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
• Tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh: Big Data giúp doanh nghiệp phân tích các hoạt động kinh doanh của mình một cách nhanh chóng. Ví dụ, thông qua phân tích dữ liệu về số lượng khách hàng mới, hàng tồn kho, tỷ lệ khách hàng quay lại mua hàng, và phản hồi của khách hàng, doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu suất làm việc của nhân sự và tổ chức vận hành hiệu quả hơn. Điều này giúp doanh nghiệp nâng cao năng suất và đạt được sự tối ưu hóa trong các quy trình kinh doanh.
• Tạo lợi thế cạnh tranh: Big Data cho phép doanh nghiệp theo dõi các hoạt động của đối thủ cạnh tranh. Bằng cách phân tích website và chiến dịch của đối thủ, cùng với số liệu từ doanh nghiệp của mình, nhà quản trị có thể xác định các điểm cần cải thiện để cạnh tranh hiệu quả hơn và có thể vượt qua đối thủ. Điều này giúp doanh nghiệp duy trì và nâng cao vị thế cạnh tranh trong ngành.
• Phát triển các mô hình kinh doanh mới: Với Big Data, doanh nghiệp có thể tối đa hóa hiệu quả của toàn bộ mô hình kinh doanh. Dữ liệu từ các phòng ban giúp doanh nghiệp cải thiện sự hợp tác và quản lý các bộ phận hiệu quả hơn. Đồng thời, doanh nghiệp có thể nhận diện các mô hình kinh doanh tối ưu, cũng như theo dõi sự đổi mới từ đối thủ cạnh tranh, đảm bảo rằng mô hình đã chọn hoạt động hiệu quả và mang lại lợi ích lâu dài cho doanh nghiệp.

Cách thức hoạt động của Big data 

Nhờ vào sự phát triển của công nghệ Big Data, việc thu thập, lưu trữ và phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ để khai thác thông tin giá trị đã trở nên khả thi cả về kỹ thuật lẫn chi phí. Quá trình xử lý Big Data thường diễn ra qua một chuỗi các bước liên tục như sau:

• Thu thập dữ liệu: Doanh nghiệp thu thập dữ liệu thô để hiểu rõ hơn về nhu cầu và sở thích của khách hàng. Nguồn dữ liệu này bao gồm các hệ thống quản lý doanh nghiệp (CRM, ERP, kế toán,…), các báo cáo kinh doanh, báo cáo tài chính, báo cáo bán hàng, các cuộc khảo sát trên các mạng xã hội như Facebook, Twitter, Instagram, lưu lượng truy cập, hành vi mua sắm trên website hay dữ liệu từ việc sử dụng, giao dịch trong ứng dụng di động.
• Lưu trữ dữ liệu: Một nền tảng Big Data hiệu quả cần một kho lưu trữ an toàn và có khả năng mở rộng để chứa dữ liệu trước và sau khi xử lý. Các giải pháp lưu trữ phải đảm bảo tính linh hoạt, đáp ứng yêu cầu về dung lượng và khả năng truy xuất nhanh chóng. Ngoài ra, cần có các giải pháp lưu trữ tạm thời cho dữ liệu đang chuyển tiếp, chẳng hạn như dữ liệu được cập nhật theo thời gian thực.
• Xử lý dữ liệu: Quá trình xử lý dữ liệu thô thành thông tin có giá trị. bao gồm: Làm sạch, loại bỏ dữ liệu lỗi, trùng lặp và thiếu sót để đảm bảo độ chính xác của thông tin, chuyển đổi dữ liệu sang các định dạng phù hợp để phục vụ cho các phân tích sâu hơn và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra cái nhìn toàn diện về các vấn đề cần phân tích.
• Phân tích dữ liệu: Các thuật toán thống kê, học máy và các công cụ phân tích như Hadoop MapReduce, Apache Spark và Apache Storm sẽ được sử dụng để phân tích hành vi dự báo xu hướng tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử, tìm kiếm các mẫu, xu hướng từ dữ liệu. Mục tiêu của bước này là trích xuất thông tin có giá trị để giúp doanh nghiệp ra quyết định.
• Trực quan hóa dữ liệu: Trực quan hoá kết quả dưới dạng biểu đồ, bản đồ, đồ thị,… để người dùng dễ dàng hiểu, nắm bắt thông tin, từ đó ra quyết định nhanh chóng và chính xác.

Khi đưa Big Data vào quy trình vận hành của doanh nghiệp, cần xây dựng kế hoạch giám sát cách thu thập, lưu trữ, quản lý, chia sẻ và sử dụng dữ liệu lớn. Cần kết hợp mục tiêu kinh doanh với các nguồn lực công nghệ hiện có, và xem Big Data như một tài sản quan trọng chứ không chỉ là sản phẩm phụ của các ứng dụng công nghệ.

Ứng dụng Big data trong các ngành

• Ngân Hàng: Big Data giúp các tổ chức tài chính quản lý lượng dữ liệu lớn từ khách hàng và giao dịch. Các ngân hàng sử dụng Big Data để dự đoán nhu cầu tiền mặt tại các điểm giao dịch, xác định vị trí xây dựng chi nhánh mới và phát hiện gian lận qua hệ thống học máy và AI. Đặc biệt, các ngân hàng số phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu để tối ưu hóa dịch vụ và giảm chi phí vận hành.
• Giáo Dục: Big Data giúp các trường học và cơ sở giáo dục quản lý và phân tích dữ liệu liên quan đến học sinh, sinh viên và giảng viên, từ đó cải thiện chất lượng giảng dạy và học tập. Dữ liệu lớn được sử dụng để theo dõi tiến độ học tập, phân tích hiệu suất giảng dạy và bảo mật thông tin cá nhân của sinh viên. Hệ thống này còn giúp tạo ra môi trường học tập tối ưu và bảo vệ các tài liệu quan trọng như đề thi.
• Bán Lẻ: Các doanh nghiệp bán lẻ sử dụng Big Data để phân tích hành vi mua sắm của khách hàng, dự đoán nhu cầu sản phẩm, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và tạo ra các chiến lược marketing phù hợp với thói quen của khách hàng. Dữ liệu giúp các nhà quản lý xây dựng các mô hình chi tiêu của khách hàng, đồng thời xác định vị trí trưng bày sản phẩm để thu hút người tiêu dùng.
• Y Tế: Big Data trong ngành y tế giúp các cơ sở chăm sóc sức khỏe cải thiện chất lượng dịch vụ và tối ưu hóa quy trình khám chữa bệnh. Dữ liệu lớn cho phép theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân qua các thiết bị như vòng đeo tay thông minh, phân tích các triệu chứng và hỗ trợ chẩn đoán sớm các bệnh. Ngoài ra, Big Data còn giúp giám sát dịch bệnh và tối ưu hóa quy trình chăm sóc bệnh nhân thông qua hồ sơ sức khỏe điện tử.
• Truyền Thông và Giải Trí: Trong ngành truyền thông và giải trí, Big Data giúp các công ty tối ưu hóa việc phân phối sản phẩm và nội dung đến khán giả. Các công ty sử dụng dữ liệu lớn để xác định thời gian và thiết bị phân phối hiệu quả nhất, từ đó tạo ra chiến lược truyền thông phù hợp. Big Data còn giúp nghệ sĩ và các công ty giải trí hiểu rõ mức độ phổ biến của các sản phẩm, từ đó tối ưu hóa chiến lược quảng bá và tiếp thị.
• Digital Marketing: Trong lĩnh vực Digital Marketing, Big Data đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh và hành vi khách hàng. Các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu lớn để xác định đối tượng mục tiêu, tạo chiến lược SEO, và tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo. Dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội và các công cụ tìm kiếm giúp doanh nghiệp tiếp cận đúng khách hàng và tăng cường hiệu quả chiến lược marketing.
• Giao Thông Vận Tải: Big Data trong ngành giao thông vận tải giúp tối ưu hóa các tuyến đường, giảm tắc nghẽn và cải thiện hiệu quả vận hành. Các công ty vận tải sử dụng dữ liệu lớn để lập kế hoạch lộ trình, tối ưu hóa việc sắp xếp phương tiện và dự báo nhu cầu vận chuyển. Hệ thống quản lý giao thông thông minh giúp giảm thiểu thời gian chờ đợi của hành khách và tăng hiệu quả hoạt động của các phương tiện công cộng.
• Dịch Vụ Khách Hàng: Trong dịch vụ khách hàng, Big Data giúp các doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu và hành vi của khách hàng để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Dữ liệu lớn cho phép phân tích các yếu tố như sở thích, hành vi mua sắm và kỳ vọng của khách hàng, từ đó giúp thiết kế các chiến dịch quảng cáo chính xác và tạo ra các sản phẩm/dịch vụ phù hợp. Big Data còn giúp các doanh nghiệp phát triển chiến lược marketing cá nhân hóa, từ đó tăng cường lòng trung thành và sự hài lòng của khách hàng.
• Tài Chính: Big Data giúp các tổ chức tài chính phân tích các giao dịch tài chính, phát hiện gian lận và quản lý rủi ro hiệu quả. Các ngân hàng và công ty tài chính sử dụng dữ liệu lớn để đánh giá nhu cầu khách hàng và phát triển các sản phẩm tài chính phù hợp. Dữ liệu từ các thị trường tài chính và hành vi khách hàng giúp các doanh nghiệp tài chính đưa ra các quyết định đầu tư và phát triển sản phẩm chính xác hơn.
• Năng Lượng: Big Data giúp ngành năng lượng tối ưu hóa việc sử dụng và quản lý tài nguyên, từ đó nâng cao hiệu quả khai thác và phát triển năng lượng tái tạo. Các công ty dầu khí và tiện ích sử dụng dữ liệu lớn để giám sát hoạt động của đường ống và lưới điện, từ đó cải thiện quy trình bảo trì và phát hiện sự cố trước khi xảy ra. Dữ liệu cũng giúp tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng và phát triển các giải pháp năng lượng bền vững.
• Chính Phủ: Chính phủ ứng dụng Big Data để cải thiện các dịch vụ công và xây dựng các chính sách hiệu quả hơn. Dữ liệu lớn giúp phân tích các yếu tố kinh tế và xã hội, hỗ trợ việc lập kế hoạch chính sách và giám sát các chương trình công. Ngoài ra, Big Data còn giúp chống tham nhũng, quản lý tài chính công, và ứng phó với các vấn đề khẩn cấp như thiên tai và tội phạm, đồng thời tối ưu hóa hệ thống giao thông công cộng.
• Sản Xuất: Big Data giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và giảm thiểu lãng phí. Các công ty sử dụng dữ liệu lớn để dự đoán hỏng hóc thiết bị, cải thiện quy trình bảo trì và nâng cao hiệu quả sản xuất. Dữ liệu từ các thiết bị cảm biến và thị trường giúp các nhà sản xuất phát triển các sản phẩm mới và tối ưu hóa chuỗi cung ứng để đáp ứng nhu cầu khách hàng.

Cơ sở hạ tầng IT để hỗ trợ Big Data

Các thành phần cơ bản và công nghệ đặc biệt dùng để hỗ trợ Big Data bao gồm:

Hệ thống lưu trữ phân tán

Hệ thống lưu trữ phân tán bao gồm các máy chủ và hệ thống lưu trữ được kết nối với nhau qua mạng, giúp lưu trữ và quản lý dữ liệu lớn của Big Data. Các máy chủ này không chỉ chia sẻ không gian lưu trữ mà còn cho phép lưu trữ và xử lý dữ liệu đồng thời, đảm bảo hiệu quả trong việc quản lý lượng dữ liệu khổng lồ.

Cụm máy chủ (Cluster)

Cụm máy chủ là một phần không thể thiếu trong cơ sở hạ tầng Big Data. Cụm máy chủ giúp lưu trữ và xử lý dữ liệu phân tán trên nhiều máy chủ kết nối với nhau. Điều này tạo điều kiện mở rộng linh hoạt khả năng xử lý dữ liệu, đáp ứng yêu cầu xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng lớn của Big Data.

Công nghệ ảo hóa (Virtualization)

Công nghệ ảo hóa giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên của các máy chủ, đồng thời hỗ trợ triển khai các ứng dụng Big Data một cách hiệu quả. Nó cho phép phân chia tài nguyên vật lý thành nhiều môi trường ảo, giảm thiểu chi phí và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.

Mạng lưới (Networking)

Mạng lưới chất lượng cao là một phần quan trọng trong cơ sở hạ tầng IT của Big Data. Mạng lưới giúp kết nối các thành phần hệ thống, truyền tải dữ liệu hiệu quả giữa các máy chủ và các dịch vụ. Một mạng lưới mạnh mẽ giúp giảm thiểu độ trễ và đảm bảo tốc độ truyền tải dữ liệu lớn, đặc biệt quan trọng khi xử lý Big Data.

Bảo mật và an ninh

Big Data yêu cầu một hệ thống bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ tính toàn vẹn, riêng tư và an toàn của dữ liệu. Các biện pháp bảo mật này đảm bảo rằng dữ liệu không bị xâm phạm hoặc rò rỉ trong quá trình xử lý và lưu trữ.

Khả năng mở rộng

Cơ sở hạ tầng Big Data cần có khả năng mở rộng linh hoạt để đáp ứng nhu cầu gia tăng của dữ liệu theo thời gian. Các hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu cần có khả năng mở rộng quy mô để xử lý lượng dữ liệu ngày càng lớn mà không làm giảm hiệu suất.

Các công nghệ đặc biệt hỗ trợ Big Data

• Hệ sinh thái Hadoop: Đây là nền tảng mã nguồn mở phổ biến nhất để lưu trữ và xử lý Big Data. Hệ sinh thái Hadoop bao gồm các thành phần như Hadoop Distributed File System (HDFS) để lưu trữ dữ liệu, YARN để quản lý tài nguyên, và MapReduce để xử lý dữ liệu song song trên các máy chủ.
• Apache Spark: Một công cụ phân tích Big Data mạnh mẽ và nhanh chóng, Apache Spark được tích hợp trong hệ sinh thái Hadoop và sử dụng bộ nhớ RAM để xử lý dữ liệu nhanh hơn Hadoop.
• Data Lakes: Là nơi chứa dữ liệu thô, Data Lakes giúp lưu trữ và truy cập dữ liệu ở định dạng gốc, tạo điều kiện cho việc phân tích dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau.
• NoSQL Databases: Cơ sở dữ liệu NoSQL, chẳng hạn như MongoDB và Cassandra, hỗ trợ lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu lớn mà không yêu cầu một sơ đồ cố định.
• In-memory Databases (IMDB): Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ giúp tăng tốc độ truy xuất dữ liệu nhờ sử dụng RAM thay vì ổ cứng, rất quan trọng khi phân tích Big Data thời gian thực.
• RapidMiner: Là công cụ khai thác dữ liệu sử dụng trong xây dựng mô hình dự đoán và học sâu.
• Presto: Là công cụ truy vấn phân tán, ban đầu được Facebook phát triển, giúp chạy các truy vấn phân tích đối với dữ liệu lớn.
• Splunk: Một công cụ phân tích dữ liệu lớn giúp thu thập thông tin chuyên sâu từ các tập dữ liệu lớn và tạo các báo cáo, biểu đồ.
• Tableau: Công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ, cho phép người dùng tạo các biểu đồ, đồ thị, và báo cáo dễ dàng, giúp trình bày dữ liệu theo cách trực quan và dễ hiểu.
• Looker: Nền tảng phân tích dữ liệu dựa trên đám mây giúp khám phá và chia sẻ thông tin chi tiết từ dữ liệu, hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định nhanh chóng và chính xác.
• Amazon EMR, Google Cloud Dataproc, Microsoft Azure HDInsight: Đây là các dịch vụ đám mây cung cấp môi trường xử lý Big Data với các công cụ như Hadoop, Spark, và Presto được tích hợp sẵn, giúp các tổ chức dễ dàng triển khai và quản lý hệ thống Big Data.

So sánh Big Data với Data Mining

Thách thức khi sử dụng Big data

Việc tăng trưởng nhanh chóng của dữ liệu từ các hệ thống thời gian thực và Internet vạn vật (IoT), (khoảng gấp đôi mỗi hai năm) khiến nhiều tổ chức gặp khó khăn trong việc duy trì cơ sở hạ tầng lưu trữ đủ mạnh để xử lý dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn, đồng thời chuẩn hóa và ánh xạ dữ liệu về một định dạng chung. Ngoài ra, duy trì tốc độ và hiệu suất trong khi tuân thủ các quy định về bảo mật và quyền riêng tư, đảm bảo rằng dữ liệu nhạy cảm không bị xâm phạm trong suốt quá trình xử lý và lưu trữ cũng là một thách thức lớn.

Quá trình tích hợp dữ liệu và triển khai các hệ thống Big Data yêu cầu sự phối hợp chặt chẽ giữa các nhóm CNTT và quản lý dữ liệu. Điều này càng trở nên khó khăn khi sử dụng các nền tảng đám mây hoặc khi di chuyển dữ liệu từ môi trường tại chỗ lên đám mây. Thêm vào đó, dữ liệu có thể bị nhiễu, không đầy đủ hoặc có sai sót, ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định và phân tích. Các tổ chức cần có các biện pháp và công cụ để làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.

Tóm lại, dữ liệu lớn (Big Data) đang thay đổi cách thức mà các doanh nghiệp và tổ chức quản lý và sử dụng thông tin. Các doanh nghiệp và tổ chức cần chú trọng đầu tư vào các công nghệ và phương pháp phân tích Big Data để tối đa hóa giá trị từ dữ liệu, từ đó phát triển bền vững trong một thị trường ngày càng thay đổi và phát triển nhanh chóng.