Để hiểu Dữ liệu lớn Big Data, trước tiên bạn cần biết

Dữ liệu (data) là gì?

Số lượng, ký tự hoặc ký hiệu trên đó hoạt động được thực hiện bởi máy tính, có thể được lưu trữ và truyền dưới dạng tín hiệu điện và được ghi trên phương tiện ghi từ tính, quang học hoặc cơ học.

Dữ liệu lớn Big Data là gì?

Dữ liệu lớn cũng là dữ liệu nhưng với kích thước khổng lồ. Dữ liệu lớn là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả một tập hợp dữ liệu có khối lượng rất lớn và đang tăng theo cấp số nhân theo thời gian. Nói tóm lại, dữ liệu đó quá lớn và phức tạp đến nỗi không có công cụ quản lý dữ liệu truyền thống nào có thể lưu trữ hoặc xử lý nó một cách hiệu quả.

Ví dụ về dữ liệu lớn

Sau đây là một số ví dụ về Dữ liệu lớn

Sàn giao dịch chứng khoán New York tạo ra khoảng một terabyte dữ liệu giao dịch mới mỗi ngày.

Thống kê cho thấy 500+ terabyte dữ liệu mới được đưa vào cơ sở dữ liệu của trang truyền thông xã hội Facebook mỗi ngày. Dữ liệu này chủ yếu được tạo ra về mặt tải lên hình ảnh và video, trao đổi tin nhắn, đưa ý kiến, v.v.

Một động cơ Jet có thể tạo ra hơn 10 terabyte dữ liệu trong 30 phút thời gian bay. Với nhiều nghìn chuyến bay mỗi ngày, việc tạo ra dữ liệu lên tới nhiều Petabyte.

Các loại dữ liệu lớn

BigData 'có thể được tìm thấy trong ba hình thức:

Cấu trúc

Không cấu trúc

Bán cấu trúc

Cấu trúc

Bất kỳ dữ liệu nào có thể được lưu trữ, truy cập và xử lý ở dạng định dạng cố định được gọi là dữ liệu 'có cấu trúc'. Theo thời gian, khoa học máy tính đã đạt được thành công lớn hơn trong việc phát triển các kỹ thuật để làm việc với loại dữ liệu đó (trong đó định dạng được biết đến trước) và cũng nhận được giá trị từ nó. Tuy nhiên, hiện nay, chúng ta đang thấy trước các vấn đề khi kích thước của dữ liệu đó tăng lên rất lớn, ví dụ như nhiều zettabyte.

Không cấu trúc

Bất kỳ dữ liệu nào có dạng không xác định hoặc cấu trúc được phân loại là dữ liệu phi cấu trúc. Ngoài kích thước khổng lồ, dữ liệu không có cấu trúc còn đặt ra nhiều thách thức về mặt xử lý để lấy giá trị từ nó. Một ví dụ điển hình của dữ liệu phi cấu trúc là nguồn dữ liệu không đồng nhất chứa kết hợp các tệp văn bản, hình ảnh, video đơn giản, v.v ... Ngày nay, các tổ chức có rất nhiều dữ liệu có sẵn nhưng thật không may, họ không biết cách lấy ra giá trị từ đó bởi vì dữ liệu này ở dạng thô hoặc định dạng không có cấu trúc.

Bán cấu trúc

Dữ liệu bán cấu trúc có thể chứa cả hai dạng dữ liệu trên. Chúng ta có thể thấy dữ liệu bán cấu trúc dưới dạng cấu trúc nhưng thực tế nó không được xác định .Ví dụ: một bảng định nghĩa trong DBMS. Ví dụ về dữ liệu bán cấu trúc là dữ liệu được biểu thị trong tệp XML.

Đặc điểm của dữ liệu lớn

(1) Khối lượng - Tên Big Data có liên quan đến kích thước rất lớn. Kích thước của dữ liệu đóng một vai trò rất quan trọng trong việc xác định giá trị của dữ liệu. Ngoài ra, việc một dữ liệu cụ thể có thực sự được coi là Dữ liệu lớn hay không, phụ thuộc vào khối lượng dữ liệu. Do đó, 'Khối lượng' là một đặc điểm cần được xem xét khi xử lý Dữ liệu lớn.

(2) Sự đa dạng - Khía cạnh tiếp theo của Dữ liệu lớn là sự đa dạng của nó.

Sự đa dạng đề cập đến các nguồn không đồng nhất và bản chất của dữ liệu, cả có cấu trúc và không cấu trúc. Trong những ngày trước, bảng tính và cơ sở dữ liệu là nguồn dữ liệu duy nhất được xem xét bởi hầu hết các ứng dụng. Ngày nay, dữ liệu dưới dạng email, ảnh, video, thiết bị giám sát, PDF, âm thanh, v.v ... cũng đang được xem xét trong các ứng dụng phân tích. Sự đa dạng của dữ liệu phi cấu trúc này đặt ra một số vấn đề nhất định cho việc lưu trữ, khai thác và phân tích dữ liệu.

(iii) Vận tốc - Thuật ngữ 'vận tốc' dùng để chỉ tốc độ tạo dữ liệu. Dữ liệu được tạo và xử lý nhanh như thế nào để đáp ứng nhu cầu, xác định tiềm năng thực sự trong dữ liệu.

Vận tốc dữ liệu lớn liên quan đến tốc độ truyền dữ liệu từ các nguồn như quy trình kinh doanh, nhật ký ứng dụng, mạng và các trang truyền thông xã hội, cảm biến, thiết bị di động, v.v. Luồng dữ liệu rất lớn và liên tục.

(iv) Tính biến đổi - Điều này đề cập đến sự không nhất quán có thể được hiển thị bởi dữ liệu, do đó cản trở quá trình xử lý và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả.

Lợi ích của xử lý dữ liệu lớn

Khả năng xử lý Dữ liệu lớn mang lại nhiều lợi ích, chẳng hạn như:

Doanh nghiệp có thể sử dụng trí thông minh bên ngoài trong khi đưa ra quyết định

Truy cập dữ liệu xã hội từ các công cụ tìm kiếm và các trang web như facebook, twitter đang cho phép các tổ chức điều chỉnh chiến lược kinh doanh của họ.

Dịch vụ khách hàng được cải thiện

Các hệ thống phản hồi khách hàng truyền thống đang được thay thế bằng các hệ thống mới được thiết kế với công nghệ Dữ liệu lớn. Trong các hệ thống mới này, Big Data và công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang được sử dụng để đọc và đánh giá phản hồi của người tiêu dùng.

Xác định sớm rủi ro đối với sản phẩm / dịch vụ, nếu có

Hiệu quả hoạt động tốt hơn

Công nghệ Dữ liệu lớn có thể được sử dụng để tạo khu vực tổ chức cho dữ liệu mới trước khi xác định dữ liệu nào sẽ được chuyển đến kho dữ liệu. Ngoài ra, việc tích hợp các công nghệ và kho dữ liệu Big Data như vậy giúp một tổ chức giảm tải dữ liệu truy cập không thường xuyên.

Tóm lược

Dữ liệu lớn được định nghĩa là dữ liệu có kích thước rất lớn. Big data là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả một tập hợp dữ liệu có kích thước khổng lồ và đang phát triển theo cấp số nhân theo thời gian.

Ví dụ về tạo Big Data bao gồm các sàn giao dịch chứng khoán, các trang truyền thông xã hội, động cơ phản lực, v.v.

Dữ liệu lớn có thể là 1) Cấu trúc, 2) Không cấu trúc, 3) Cấu trúc bán cấu trúc

Khối lượng, Đa dạng, Vận tốc và Biến đổi là một vài Đặc điểm của Big data

Dịch vụ khách hàng được cải thiện, hiệu quả hoạt động tốt hơn, ra quyết định tốt hơn là một vài lợi thế của Big data