Dữ liệu lớn là gì? Trong kỷ nguyên số hóa, khái niệm về Dữ liệu lớn (Big Data) đã trở thành một yếu tố quyết định đến sự phát triển của các doanh nghiệp và xã hội. Dữ liệu lớn không chỉ là xử lý các lượng dữ liệu khổng lồ, mà còn mang lại những cơ hội mới, mở ra những mô hình kinh doanh sáng tạo và có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Hãy cùng Luci khám phá sức mạnh và tiềm năng của Dữ liệu lớn trong kỷ nguyên số đầy thách thức này.

Mục lục

1. Dữ liệu lớn là gì?

Dữ liệu lớn là gì? Dữ liệu lớn (Big data) được định nghĩa là dữ liệu bao gồm nhiều loại khác nhau, xuất hiện với thể tích tăng lên và di chuyển với tốc độ ngày càng nhanh. Được đặc trưng bởi 3 yếu tố – 3V: Thể tích (Volume), Tốc độ (Velocity), và Đa dạng (Variety)

Big Data – nguồn tài nguyên khổng lồ mở ra nhiều tiềm năng trong thời đại số

Hiểu đơn giản, dữ liệu lớn là các bộ dữ liệu lớn và phức tạp, đặc biệt là từ các nguồn dữ liệu mới. Những bộ dữ liệu này có thể vô cùng lớn đến mức mà phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống đơn giản không thể quản lý. Tuy nhiên, những thể tích dữ liệu khổng lồ này có thể được sử dụng để giải quyết những vấn đề kinh doanh mà trước đây doanh nghiệp chưa thể giải quyết được.

2. Lịch sử của dữ liệu lớn (Big data)

Mặc dù khái niệm dữ liệu lớn là gì khá mới và mới được ứng dụng nhiều trong những năm gần đây. Tuy nhiên, nguồn gốc của các bộ dữ liệu lớn này lại bắt đầu từ những năm 1960 và 1970 khi thế giới dữ liệu chỉ mới bắt đầu với các trung tâm dữ liệu đầu tiên và sự phát triển của cơ sở dữ liệu.

Mãi đến năm 2005, người dùng bắt đầu tạo ra lượng dữ liệu lớn thông qua Facebook, YouTube và các dịch vụ trực tuyến khác. Hadoop (một framework mã nguồn mở được tạo ra đặc biệt để lưu trữ và phân tích các bộ dữ liệu lớn) đã được phát triển trong năm đó. NoSQL cũng bắt đầu trở nên phổ biến trong thời kỳ này.

Sự phát triển của các framework mã nguồn mở như Hadoop (và gần đây hơn, Spark) là bước đột phá quan trọng cho sự phát triển của big data, giúp cho việc làm việc với big data trở nên dễ dàng hơn và tiết kiệm chi phí lưu trữ hơn nhiều. Trong những năm sau đó, thể tích của big data đã tăng vọt. Người dùng vẫn tạo ra lượng dữ liệu lớn, nhưng không chỉ là con người mà còn là các thiết bị và đối tượng khác.

Big Data và IoT mang lại những sáng tạo đột phá cho con người

Ngày nay, với sự xuất hiện của Internet of Things (IoT), ngày càng nhiều đối tượng và thiết bị kết nối với internet, thu thập dữ liệu về các mô hình sử dụng của khách hàng và hiệu suất sản phẩm. Sự xuất hiện của học máy đã tạo ra thêm nhiều dữ liệu.

Mặc dù Big data đã đi xa, nhưng giá trị thực sự của Big Data – dữ liệu lớn là gì chỉ mới bắt đầu. Cloud computing đã mở rộng khả năng của big data hơn nữa. Đám mây cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt, nơi nhà phát triển có thể dễ dàng triển khai các cụm tập dữ liệu tạm thời để kiểm tra một phần nhỏ dữ liệu. Đồng thời, cơ sở dữ liệu đồ thị cũng trở nên ngày càng quan trọng, với khả năng hiển thị lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và toàn diện trong quá trình phân tích.

3. Ba yếu tố V của dữ liệu lớn là gì?

3.1 Thể Tích (Volume)

Với dữ liệu lớn, bạn sẽ phải xử lý các lượng lớn dữ liệu có mật độ thấp, không có cấu trúc. Điều này có thể là dữ liệu có giá trị không xác định, chẳng hạn như dữ liệu từ Twitter, chuỗi click trên trang web, ứng dụng di động, hoặc thiết bị có cảm biến. Đối với một số tổ chức, điều này có thể là hàng chục terabytes dữ liệu hoặc lên đến hàng trăm petabytes.

3.2 Tốc Độ (Velocity)

Tốc độ của dữ liệu lớn là gì? Đó là tốc độ nhanh chóng mà dữ liệu được nhận và (có thể) được xử lý. Thông thường, tốc độ cao nhất của dữ liệu trực tiếp đổ vào bộ nhớ thay vì được ghi vào đĩa. Một số sản phẩm thông minh có kết nối internet hoạt động trong thời gian thực hoặc gần thời gian thực và sẽ đòi hỏi đánh giá và hành động ngay lập tức.

3.3 Đa Dạng (Variety)

Bao gồm nhiều loại dữ liệu khả dụng. Loại dữ liệu truyền thống có cấu trúc và vừa với cơ sở dữ liệu. Với sự bùng nổ của big data, dữ liệu xuất hiện dưới dạng loại dữ liệu không cấu trúc mới. Dữ liệu không cấu trúc và bán cấu trúc như văn bản, âm thanh và video đòi hỏi xử lý trước để rút ra ý nghĩa và hỗ trợ siêu dữ liệu.

Hai yếu tố V mới đã xuất hiện trong vài năm gần đây đó là giá trị và độ chính xác. Bởi vì bản chất của dữ liệu có giá trị nhưng nó chỉ hữu ích khi giá trị đó được khám phá. Quan trọng nhất là: Dữ liệu của bạn có đúng không – và bạn có thể tin tưởng vào nó bao nhiêu?

Big data đã trở thành tài nguyên khổng lồ của các công ty công nghệ lớn trên thế giới.

Những đột phá công nghệ gần đây giúp cho việc lưu trữ và tính toán dữ liệu dễ dàng và chính xác hơn rất nhiều. Điều đó giúp doanh nghiệp giảm chi phí một cách đáng kể. Với lượng big data dễ tiếp cận hơn, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định kinh doanh chính xác và chi tiết hơn.

Tính giá trị trong big data không chỉ là về phân tích. Đó là một quá trình khám phá toàn diện yêu cầu những nhà phân tích sáng tạo, người sử dụng kinh doanh và các nhà quản lý, họ phải đặt câu hỏi đúng, nhận ra mô hình, đưa ra giả định thông tin, và dự đoán hành vi.

4. Những ứng dụng của Big Data trong kỷ nguyên số

Big Data đem lại những hiệu quả thiết thực và tiềm năng cho doanh nghiệp

Lợi ích của dữ liệu lớn là gì? Dữ liệu lớn giúp chúng ta có thể có câu trả lời đầy đủ hơn vì có nhiều thông tin hơn. Câu trả lời đầy đủ hơn có nghĩa là sự tự tin hơn trong dữ liệu – điều này mang lại một cách tiếp cận hoàn toàn khác trong giải quyết vấn đề. Big Data phát huy tác dụng kỳ diệu của nó trong nhiều trường hợp.

Big Data trong phát triển sản phẩm

Các công ty như Netflix và Procter & Gamble sử dụng big data để dự đoán nhu cầu của khách hàng. Họ xây dựng các mô hình dự đoán cho sản phẩm và dịch vụ mới bằng cách phân loại các thuộc tính chính của sản phẩm hoặc dịch vụ hiện tại và quá khứ. Sau đó, mô hình hóa mối quan hệ giữa những thuộc tính đó và sự thành công thương mại của sản phẩm. Ngoài ra, P&G sử dụng dữ liệu và phân tích từ các nhóm khách hàng mục tiêu, mạng xã hội, thị trường thử nghiệm và tung ra cửa hàng sớm để lên kế hoạch, sản xuất và ra mắt sản phẩm mới.

Bảo dưỡng dựa trên dự đoán

Những yếu tố dự đoán sự cố kỹ thuật có thể được ẩn sâu trong dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như năm sản xuất, hãng sản xuất, và mô hình của thiết bị, cũng như trong dữ liệu không cấu trúc bao gồm hàng triệu bản ghi nhật ký, dữ liệu cảm biến, thông báo lỗi, và nhiệt độ động cơ. Bằng cách phân tích các dấu hiệu này về vấn đề tiềm ẩn trước khi sự cố xảy ra, tổ chức có thể triển khai bảo dưỡng một cách hiệu quả, tiết kiệm chi phí hơn và tối đa hóa thời gian hoạt động của các bộ phận và thiết bị.

Trải nghiệm khách hàng

Trải nghiệm khách hàng là một trong những ứng dụng quan trọng nhất của dữ liệu lớn là gì. Cuộc đua giành khách hàng đang diễn ra ở khắp mọi nơi. Big data cho phép thu thập dữ liệu từ mạng xã hội, truy cập web, nhật ký cuộc gọi và các nguồn khác để cải thiện trải nghiệm tương tác và tối đa hóa giá trị cung cấp cho khách hàng. Từ đó, bắt đầu cung cấp các ưu đãi cá nhân hóa, giảm tỷ lệ mất khách hàng, và xử lý các vấn đề một cách tích cực.

Gian lận và tuân thủ

Big data giúp bạn xác định các mô hình trong dữ liệu, chỉ ra gian lận và tổng hợp lượng lớn thông tin để làm cho báo cáo tuân thủ quy định trở nên nhanh chóng hơn.

Học máy

Học máy là một đề tài hot ngày nay. Và dữ liệu, đặc biệt big data là một trong số đó. Bây giờ chúng ta có khả năng giảng dạy máy tính thay vì lập trình chúng. Sự có sẵn của big data để huấn luyện các mô hình học máy làm cho điều này trở nên khả thi.

Hiệu suất hoạt động

Với Big data, bạn có thể phân tích và đánh giá sản xuất, cũng như những phản hồi của khách hàng và đổi trả, và các yếu tố khác để giảm thiểu thời gian gián đoạn và dự đoán nhu cầu tương lai. Big data cũng có thể được sử dụng để cải thiện quyết định theo yêu cầu thị trường hiện tại.

Thúc đẩy sự đổi mới

Dữ liệu lớn có thể thúc đẩy sự đổi mới bằng cách nghiên cứu cách mà con người, tổ chức, các đối tượng, và quy trình tương tác với nhau. Dựa vào thông tin từ dữ liệu, có thể cải thiện quyết định liên quan đến tài chính và kế hoạch, hiểu rõ xu hướng và nhu cầu của khách hàng để phát triển sản phẩm và dịch vụ mới. Có vô số cách sáng tạo mà dữ liệu lớn có thể mang lại.

5. Thách thức của big data

Big Data và những thách thức trong kỷ nguyên số hóa không ngừng

Mặc dù big data mang đến cho cuộc sống hiện đại những ứng dụng đầy hứa hẹn, nhưng nó cũng đang đối mặt với những thách thức không nhỏ. Vậy những thử thách của dữ liệu lớn là gì?

Đầu tiên, mặc dù đã có các công nghệ mới được phát triển cho lưu trữ dữ liệu, tuy nhiên thể tích dữ liệu vẫn đang tăng vô cùng thần tốc mỗi năm. Do đó, tổ chức vẫn đang đấu tranh để theo kịp với dữ liệu của họ và tìm cách lưu trữ nó một cách hiệu quả.

Thứ hai, chỉ lưu trữ dữ liệu là chưa đủ. Dữ liệu phải được sử dụng để có giá trị và điều này phụ thuộc vào việc chăm sóc dữ liệu. Dữ liệu sạch, hoặc dữ liệu có giá trị đối với khách hàng và được tổ chức theo cách cho phép phân tích có ý nghĩa, đòi hỏi một lượng công việc lớn. Những nhà khoa học dữ liệu dành từ 50 đến 80 phần trăm thời gian của họ để chăm sóc và chuẩn bị dữ liệu trước khi nó có thể được thực sự sử dụng.

Tiếp theo, công nghệ big data đang thay đổi với tốc độ nhanh chóng. Một vài năm trước, Apache Hadoop là công nghệ phổ biến được sử dụng để xử lý big data. Sau đó, Apache Spark được giới thiệu vào năm 2014. Ngày nay, sự kết hợp giữa hai framework này dường như là cách tiếp cận tốt nhất. Theo kịp với công nghệ big data là một thách thức liên tục.

6. Cách thức hoạt động của Dữ liệu lớn là gì?

Dữ liệu lớn mang lại cho bạn cái nhìn mới mẻ, mở ra những cơ hội và mô hình kinh doanh sáng tạo, có cơ chế hoạt động theo cách thức dưới đây.

Tích hợp

Big data tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và ứng dụng khác nhau. Các cơ chế tích hợp dữ liệu truyền thống như trích xuất, biến đổi và tải (ETL) thường không đủ để thực hiện công việc này. Điều này đòi hỏi chiến lược và công nghệ mới để phân tích các bộ dữ liệu lớn với quy mô từ terabyte, thậm chí petabyte. Trong quá trình tích hợp, cần đưa dữ liệu vào, xử lý nó và đảm bảo rằng nó được định dạng và sẵn có dưới dạng mà các nhà phân tích kinh doanh có thể bắt đầu sử dụng.

Quản lý

Big data đòi hỏi lưu trữ. Giải pháp lưu trữ có thể thực hiện ở đám mây, tại chỗ hoặc cả hai. Bạn có thể lưu trữ dữ liệu theo bất kỳ hình thức nào bạn muốn và đưa yêu cầu xử lý mong muốn và các công cụ xử lý cần thiết đến những bộ dữ liệu đó theo yêu cầu. Nhiều người chọn giải pháp lưu trữ dựa trên nơi mà dữ liệu của họ hiện đang lưu trữ. Đám mây đang dần trở nên phổ biến vì nó hỗ trợ yêu cầu tính toán hiện tại của bạn và cho phép bạn triển khai tài nguyên theo nhu cầu.

Phân tích

Đầu tư của bạn vào dữ liệu lớn sẽ trở nên hiệu quả khi bạn phân tích và hành động dựa trên dữ liệu của mình. Sử dụng phân tích hình ảnh để có cái nhìn rõ ràng từ các bộ dữ liệu đa dạng. Khám phá sâu hơn dữ liệu để tìm ra thông tin mới. Chia sẻ những phát hiện của bạn với người khác. Xây dựng các mô hình dữ liệu bằng máy học và trí tuệ nhân tạo. Đưa dữ liệu của bạn vào công việc.

7. Làm thế nào để xây dựng một nền tảng Big Data hiệu quả?

Phương pháp xây dựng nền tảng Big Data hiệu quả

Bước vào thế giới Big Data – một thế giới khổng lồ với nguồn dữ liệu vô cùng lớn. Tuy nhiên, có một số phương pháp để bạn có thể xây dựng một nền tảng Big Data hiệu quả.

Đồng bộ hóa big data với mục tiêu kinh doanh cụ thể

Bộ dữ liệu rộng lớn hơn có thể giúp bạn đưa ra những khám phá mới. Tuy nhiên, để đạt được điều này, cần phải có sự đầu tư vào kỹ năng, tổ chức, hoặc cơ sở hạ tầng dựa trên một mục tiêu kinh doanh cụ thể để đảm bảo việc đầu tư và cấp vốn cho dự án diễn ra liên tục.

Để xác định xem bạn đang đi đúng hướng hay không, hãy tự hỏi làm thế nào dữ liệu lớn có thể hỗ trợ và làm cho các ưu tiên hàng đầu của doanh nghiệp và công nghệ thông tin của bạn trở nên khả thi. Ví dụ, bao gồm việc hiểu cách lọc nhật ký trang web để hiểu hành vi thương mại điện tử, suy luận cảm xúc từ truyền thông xã hội và tương tác hỗ trợ khách hàng, cũng như hiểu phương pháp tương quan thống kê và sự liên quan của chúng đối với dữ liệu khách hàng, sản phẩm, sản xuất và kỹ thuật.

Giảm thiểu thiếu hụt kỹ năng với tiêu chuẩn và quản lý

Một trong những rủi ro lớn nhất đối với lợi ích từ đầu tư vào dữ liệu lớn là gì? Đó là thiếu hụt kỹ năng. Bạn có thể giảm thiểu rủi ro này bằng cách đảm bảo rằng các công nghệ, quan điểm và quyết định về big data được thêm vào chương trình quản lý công nghệ thông tin của bạn. Việc tiêu chuẩn hóa cách tiếp cận sẽ cho phép bạn quản lý chi phí và tận dụng tài nguyên. Các tổ chức triển khai các giải pháp và chiến lược big data nên đánh giá yêu cầu kỹ năng của họ sớm và thường xuyên và nên xác định một cách chủ động bất kỳ khoảng trống kỹ năng tiềm ẩn nào. Những khoảng trống này có thể được giải quyết bằng cách đào tạo/chuyển đổi nguồn lực hiện có, tuyển dụng nguồn lực mới và tận dụng dịch vụ tư vấn.

Tối ưu hóa chuyển giao kiến thức với mô hình trung tâm xuất sắc

Áp dụng phương pháp trung tâm xuất sắc để chia sẻ kiến thức, kiểm soát giám sát và quản lý thông tin dự án. Dù là một đầu tư mới hay đang mở rộng, chi phí mềm và cứng có thể được chia sẻ trên toàn doanh nghiệp. Tận dụng phương pháp này có thể giúp tăng cường khả năng xử lý dữ liệu lớn và độ chín chắn của kiến trúc thông tin tổng thể theo một cách cấu trúc và có hệ thống hơn.

Lợi ích cao nhất là đồng bộ hóa dữ liệu không cấu trúc với dữ liệu có cấu trúc

Việc phân tích big data độc lập là có giá trị, tuy nhiên bạn có thể đạt được những hiểu biết kinh doanh lớn hơn bằng cách kết nối và tích hợp dữ liệu lớn có mật độ thấp với dữ liệu có cấu trúc bạn đang sử dụng ngày nay.

Dù bạn đang thu thập dữ liệu lớn về khách hàng, sản phẩm, thiết bị, hoặc môi trường với mục tiêu là thêm nhiều điểm dữ liệu phù hợp hơn vào hệ thống chính dẫn đến những kết luận tốt hơn. Ví dụ, có sự khác biệt trong việc phân biệt tất cả cảm xúc của khách hàng so với chỉ những khách hàng tốt nhất của bạn. Đó là lý do tại sao nhiều người xem big data như một phần mở rộng tích hợp của khả năng thông tin kinh doanh hiện tại, nền tảng lưu trữ dữ liệu và kiến trúc thông tin của họ.

Hãy nhớ rằng quy trình và mô hình phân tích big data có thể dựa trên cả con người và máy móc. Khả năng phân tích dữ liệu lớn là gì? Nó bao gồm thống kê, phân tích không gian, ngữ nghĩa, khám phá tương tác và trực quan hóa. Sử dụng các mô hình phân tích, bạn có thể tương quan giữa các loại và nguồn dữ liệu khác nhau để tạo ra các mối quan hệ và khám phá có ý nghĩa.

Lên kế hoạch cho phòng thí nghiệm khám phá hiệu suất

Việc tìm hiểu ý nghĩa của dữ liệu lớn là gì không phải lúc nào cũng đơn giản. Đôi khi, chúng ta thậm chí không biết mình đang tìm kiếm điều gì. Quản lý và Công nghệ thông tin cần hỗ trợ cho việc “thiếu hướng dẫn” hoặc “thiếu yêu cầu rõ ràng” này.

Đồng thời, các nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu cần làm việc chặt chẽ với doanh nghiệp để hiểu rõ các khoảng trống và yêu cầu chính trong kinh doanh. Để đáp ứng khám phá tương tác của dữ liệu và thực nghiệm các thuật toán thống kê, bạn cần các khu vực làm việc hiệu suất cao. Đảm bảo rằng môi trường thử nghiệm có sự hỗ trợ cần thiết và đang được quản lý đúng cách.

Đồng bộ với mô hình vận hành đám mây

Trong quá trình làm việc với dữ liệu lớn, các quy trình và người sử dụng cần có khả năng truy cập đến nhiều nguồn tài nguyên khác nhau để thử nghiệm ý tưởng và chạy các công việc chính. Một giải pháp dữ liệu lớn bao gồm tất cả các loại dữ liệu như giao dịch, dữ liệu chính, dữ liệu tham chiếu và dữ liệu tổng hợp. Các môi trường thử nghiệm linh hoạt nên được tạo ra theo yêu cầu. Quản lý tài nguyên là quan trọng để đảm bảo kiểm soát quá trình xử lý dữ liệu từ đầu đến cuối, bao gồm tiền xử lý, sau xử lý, tích hợp, tóm tắt trong cơ sở dữ liệu và mô hình phân tích. Chiến lược triển khai đám mây riêng và công cộng cũng đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ những thay đổi này.

Big Data là có vai trò và ý nghĩa to lớn làm thay đổi cách chúng ta làm việc. Với độ phổ biến 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 thể là một trong những thách thức lớn nhất đối với các tổ chức.

8. Ứng dụng Big Data – Quản lý đô thị thông minh ứng dụng giải pháp IoT của Luci

Ứng dụng của Big Data và IoT trong quản lý đô thị thông minh của Luci

Hiểu rõ dữ liệu lớn là gì cùng những ứng dụng của nó đã thay đổi cách chúng ta nhìn nhận và tiếp cận thông tin. Với khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn, phức tạp và đa dạng, chúng ta có thể tận dụng những cơ hội để sáng tạo và cải thiện những quyết định kinh doanh trong thời đại số ngày nay. Trong thời đại công nghệ 4.0, Internet of Things (IoT) đang trở thành một xu hướng công nghệ quan trọng, tác động sâu rộng đến nhiều lĩnh vực của đời sống, trong đó có đô thị thông minh.

Tại Việt Nam, Công ty Cổ phần Luci là một trong những đơn vị tiên phong nghiên cứu và phát triển giải pháp IoT ứng dụng cho đô thị thông minh. Với sứ mệnh “Khơi nguồn cảm hứng cho cuộc sống từ công nghệ”, Luci luôn nỗ lực mang đến những giải pháp công nghệ hiện đại, tiên tiến, góp phần xây dựng những đô thị thông minh, bền vững, mang lại cuộc sống tốt đẹp hơn cho người dân. Giải pháp đô thị thông minh của Luci bao gồm các hệ thống nổi bật như: