Big data đã trở thành một yếu tố không thể thiếu trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Với khối lượng dữ liệu khổng lồ và khả năng phân tích thông tin sâu sắc, big data mở ra những cánh cửa mới cho doanh nghiệp. 

Big data là gì?

Big data là một thuật ngữ dùng để miêu tả khối lượng lớn và phức tạp của dữ liệu mà không thể xử lý và phân tích bằng các phương pháp truyền thống. 

Đặc điểm chính của Big data bao gồm ba yếu tố chính: "3V" - Volume (khối lượng), Variety (đa dạng) và Velocity (tốc độ).

• Volume: Big data đề cập đến khối lượng dữ liệu rất lớn, từ hàng terabytes (TB) đến petabytes (PB) và thậm chí exabytes (EB). Dữ liệu được sinh ra từ nhiều nguồn. Bao gồm hệ thống máy chủ, mạng xã hội, thiết bị di động, cảm biến và nhiều nguồn khác.
• Variety: Dữ liệu trong Big data không chỉ bao gồm dữ liệu cấu trúc (như cơ sở dữ liệu SQL), mà còn chứa dữ liệu bất cấu trúc và bán cấu trúc. Đa dạng này tạo ra thách thức trong việc lưu trữ, quản lý và phân tích dữ liệu.
• Velocity: Big data được tạo ra và di chuyển với tốc độ nhanh chóng từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu được sinh ra liên tục và cần được xử lý ngay lập tức để có thể đưa ra quyết định và hành động thích hợp.

Để xử lý và phân tích Big Data, các công nghệ và phương pháp như Hadoop, MapReduce, Machine Learning và Data Mining đã được phát triển và áp dụng để tìm ra thông tin quan trọng. Mô hình hóa dữ liệu và đưa ra dự đoán trong các lĩnh vực như kinh doanh, y tế, khoa học và nhiều lĩnh vực khác.

Trong ngành khoa học máy tính, Big data là một lĩnh vực quan trọng. Để theo đuổi nó, bạn cần nắm vững các ngôn ngữ lập trình như Python (dành cho người mới bắt đầu), SQL, Spark, R,... Đồng thời, hãy làm quen với các thư viện như Numpy, Pandas, Matplotlib,... Các công cụ máy học như Tensorflow, Keras, Pytorch cũng rất quan trọng.

Hơn nữa, bạn cần hiểu về các công cụ khai thác dữ liệu như Rapid Miner, Apache Mahout, KNIME. Cuối cùng, việc nắm vững các framework như Hadoop và Scala (ngôn ngữ lập trình Spark được viết bằng Scala) sẽ mang lại lợi thế trong lĩnh vực này.

Ứng dụng của Big data hiện nay

Ứng dụng của dữ liệu lớn (Big Data) rất đa dạng và có tác động quan trọng trong nhiều lĩnh vực:

Tài chính

Dữ liệu lớn trong lĩnh vực tài chính giúp công khai và minh bạch các giao dịch, kiểm soát tuân thủ quy định, hạn chế gian lận. Sử dụng dữ liệu lớn, các công ty tài chính có thể phản ứng nhanh chóng với các thay đổi trên thị trường. Cung cấp tư vấn đầu tư tài chính và quản lý tiền tốt hơn.

Giáo dục

Big Data hỗ trợ quản lý thông tin về học sinh, sinh viên, giáo viên, giảng viên và theo dõi năng lực của học sinh thông qua các môn học. Nó cũng cung cấp phân tích thống kê về điểm số qua các môn học khác nhau. Giúp xác định hướng đi và xây dựng lộ trình học tập phù hợp.

Y tế

Dữ liệu lớn giúp dự đoán số lượng bệnh nhân để cải thiện phân bổ nhân sự. Xác định hướng điều trị và nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe. Hồ sơ sức khỏe điện tử là một ứng dụng phổ biến của Big Data, cho phép bệnh nhân và bác sĩ theo dõi tình trạng bệnh lý, sức khỏe và đánh giá triệu chứng. Cung cấp đúng thuốc và điều chỉnh lịch trình khám bệnh.

Marketing

Big Data là yếu tố không thể thiếu để phát triển trong lĩnh vực marketing. Nó giúp các doanh nghiệp tổng hợp thông tin về khách hàng như sở thích, giới tính, tuổi tác và nhu cầu sử dụng từ nhiều nguồn khác nhau. Từ đó, các doanh nghiệp có thể dễ dàng phân tích dữ liệu và đưa ra chiến lược kinh doanh phù hợp.

Chặn nội dung đen

Trình duyệt web như Google Chrome, Firefox, Microsoft Edge, Safari cung cấp các tiện ích mở rộng có addon sử dụng dữ liệu lớn miễn phí để dự đoán tính phù hợp của nội dung sắp truy cập. Chức năng chặn quảng cáo (Adblock) giúp ngăn chặn pop-up, banner và video quảng cáo gây phiền toái. Và dữ liệu càng nhiều thì khả năng chặn các nội dung ngày càng chính xác thông qua việc đưa dữ liệu vào danh sách đen trên máy chủ.

Vai trò của Big Data đối với doanh nghiệp

Big data đóng vai trò quan trọng và có ảnh hưởng sâu sắc trong nhiều lĩnh vực và hoạt động kinh doanh. 

Tạo ra thông tin giá trị

Big data cung cấp khối lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Bằng cách phân tích và khai thác dữ liệu này, nó giúp tạo ra thông tin giá trị và hiểu rõ hơn về khách hàng, thị trường, xu hướng và cơ hội kinh doanh.

Hỗ trợ quyết định thông minh

Phần mềm cung cấp cơ sở dữ liệu rộng lớn để hỗ trợ quyết định thông minh và dự đoán tương lai. Dựa trên phân tích dữ liệu, các doanh nghiệp và tổ chức có thể đưa ra quyết định chiến lược, điều chỉnh hoạt động và tối ưu hóa hiệu suất.

Nâng cao hiệu quả kinh doanh

Dữ liệu cho phép tối ưu hóa quy trình kinh doanh và cải thiện hiệu quả hoạt động. Bằng cách phân tích dữ liệu, các doanh nghiệp có thể tìm ra các mẫu, xu hướng và thông tin quan trọng để tăng cường sản xuất. Cung cấp dịch vụ và quản lý tài nguyên một cách hiệu quả hơn.

Tăng cường trải nghiệm khách hàng

Big Data giúp hiểu rõ hơn về khách hàng, thói quen mua hàng và sở thích cá nhân. Dựa trên thông tin này, các doanh nghiệp có thể cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Cung cấp dịch vụ tốt hơn và tạo ra mối quan hệ lâu dài với khách hàng.

Phát hiện gian lận và bảo mật

Có thể giúp phát hiện và ngăn chặn các hành vi gian lận và xâm nhập bằng cách phân tích dữ liệu và xác định các mô hình không bình thường. Nó cũng đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ thông tin cá nhân và đảm bảo an ninh thông tin.

Nghiên cứu khoa học và phát triển

Cung cấp nguồn dữ liệu quan trọng cho nghiên cứu khoa học và phát triển công nghệ. Nó hỗ trợ trong việc phân tích dữ liệu y tế, mô hình hóa khí hậu, nghiên cứu vũ trụ. Và nhiều lĩnh vực khác để tạo ra kiến thức mới và tiến bộ xã hội.

Các công nghệ đặc biệt dành cho Big data

Dưới đây là những công nghệ đặc biệt được sử dụng cho Big Data mà cơ sở hạ tầng IT của bạn nên hỗ trợ:

Hệ sinh thái Hadoop

Hadoop là một công nghệ quan trọng liên quan chặt chẽ đến Big Data. Dự án Apache Hadoop phát triển phần mềm mã nguồn mở cho việc xử lý. Và phân tán dữ liệu trên các máy tính có khả năng mở rộng. Bao gồm các dự án: 

• Hadoop Common: Cung cấp các tiện ích phổ biến hỗ trợ cho các phần khác của Hadoop.
• Hadoop Distributed File System: Cho phép truy cập dữ liệu ứng dụng cao.
• Hadoop YARN: Là một khuôn mẫu cho kế hoạch và quản lý tài nguyên trong cụm.
• Hadoop MapReduce: Là hệ thống xử lý song song dựa trên YARN để xử lý Big Data.

Apache Spark

Apache Spark, một thành phần của hệ sinh thái Hadoop, là một khuôn mẫu tính toán cụm nguồn mở được sử dụng để xử lý Big Data trong Hadoop.

Spark đã trở thành một trong những công cụ xử lý Big Data quan trọng. Có thể triển khai theo nhiều cách khác nhau. Nó hỗ trợ Java, Scala, Python (đặc biệt là Anaconda Python distro),. Ngôn ngữ lập trình R (phù hợp với Big Data), SQL, xử lý dữ liệu theo luồng, học máy và xử lý đồ thị.

Data lakes

Data lakes là các kho lưu trữ chứa khối lượng lớn dữ liệu thô ở định dạng gốc cho đến khi người dùng doanh nghiệp cần truy cập dữ liệu.

Sự phát triển của các phong trào kỹ thuật số và IoT đã tăng trưởng Data lakes. Chúng được thiết kế để dễ dàng truy cập vào lượng lớn dữ liệu khi cần thiết cho người dùng doanh nghiệp.

NoSQL Databases

Các cơ sở dữ liệu SQL truyền thống được thiết kế để xử lý các giao dịch đáng tin cậy và truy vấn ngẫu nhiên. Tuy nhiên, chúng có những hạn chế như mô hình dữ liệu cứng nhắc. Không phù hợp cho một số ứng dụng.

NoSQL Databases giới thiệu các giải pháp cho những hạn chế này và cho phép lưu trữ và quản lý dữ liệu theo các phương pháp. Mang lại tốc độ hoạt động cao và linh hoạt tuyệt vời. Nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL đã được phát triển bởi các công ty. Nhằm cung cấp giải pháp tốt hơn cho việc lưu trữ nội dung hoặc xử lý dữ liệu cho các trang web lớn. Khác với cơ sở dữ liệu SQL, cơ sở dữ liệu NoSQL có khả năng mở rộng theo chiều ngang trên hàng trăm hoặc hàng ngàn máy chủ.

In-memory databases

Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ (IMDB) là hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu chủ yếu dựa trên bộ nhớ chính (RAM) thay vì ổ đĩa cứng (HDD) để lưu trữ dữ liệu. Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ nhanh hơn các cơ sở dữ liệu được tối ưu trên đĩa, điều này rất quan trọng khi sử dụng phân tích Big Data và tạo ra các kho dữ liệu và siêu dữ liệu.

Nhược điểm của công nghệ Big data

Công nghệ Big data mang lại nhiều lợi ích và tiềm năng. Nhưng trước khi khám phá được những ưu điểm của nó, các doanh nghiệp phải đối mặt với nhiều khó khăn. Dưới đây là một số thách thức khi áp dụng công nghệ Big data:

Sự thiếu hụt chuyên gia công nghệ

Việc thiếu nguồn nhân lực chuyên gia phân tích và nhà khoa học dữ liệu lớn là một trong những thách thức lớn nhất đối với doanh nghiệp khi áp dụng công nghệ Big data. Các khảo sát đã chỉ ra rằng việc tuyển dụng và đào tạo chuyên gia dữ liệu lớn là một quá trình tốn kém và tốn thời gian.

Các chính sách của chính phủ

Hầu hết thông tin trong các cơ sở dữ liệu lớn của các công ty đều là nhạy cảm hoặc liên quan đến cá nhân. Đòi hỏi các công ty phải đáp ứng các tiêu chuẩn và yêu cầu ngành hoặc từ chính phủ khi xử lý và lưu trữ dữ liệu. Theo một khảo sát của Syncsort, quản lý dữ liệu, bao gồm cả việc tuân thủ các quy định về lưu trữ và xử lý dữ liệu, được xem là một rào cản quan trọng thứ ba trong việc làm việc với dữ liệu lớn.

Nguy cơ an ninh mạng

Việc lưu trữ dữ liệu lớn, đặc biệt là dữ liệu nhạy cảm, có thể khiến các công ty trở thành mục tiêu hấp dẫn cho các kẻ tấn công mạng. Trong một khảo sát của AtScale, phần lớn người được hỏi cho biết bảo mật là một trong những thách thức hàng đầu khi xử lý dữ liệu lớn. Báo cáo của New Vantage dành cho các giám đốc điều hành cũng đánh giá rằng vi phạm an ninh mạng là mối đe dọa lớn nhất đối với dữ liệu lớn mà các công ty phải đối mặt.

Yêu cầu phần cứng

Vấn đề quan trọng khác đối với các tổ chức là cơ sở hạ tầng CNTT cần thiết để hỗ trợ hoạt động liên quan đến việc áp dụng công nghệ Big data. Chi phí xây dựng và duy trì một hệ thống máy chủ vật lý để lưu trữ dữ liệu, băng thông mạng để truyền dữ liệu. Cũng như các tài nguyên phân tích và tính toán là khá lớn.

Một giải pháp thường được các doanh nghiệp sử dụng để giải quyết vấn đề này là sử dụng phân tích dựa trên điện toán đám mây. Tuy nhiên, điều này không hoàn toàn loại bỏ các vấn đề về cơ sở hạ tầng và tiềm ẩn nhiều rủi ro liên quan đến bảo mật dữ liệu.

Vấn đề về chi phí

Mặc dù nhiều công cụ dữ liệu lớn hiện nay sử dụng công nghệ nguồn mở, giúp giảm đáng kể chi phí phần mềm. Nhưng các doanh nghiệp vẫn phải đối mặt với các chi phí đáng kể liên quan đến nhân sự, phần cứng, bảo trì và các dịch vụ tương tự. Vì lý do này, không có gì lạ khi các dự án áp dụng công nghệ Big data thường vượt quá ngân sách. Và mất nhiều thời gian hơn để triển khai so với dự đoán ban đầu của các nhà quản lý CNTT.

Big data mang đến một thách thức đối với các tổ chức và doanh nghiệp trong thời đại số hiện nay. Tuy nhiên, nắm bắt được khía cạnh này sẽ mở ra cơ hội lớn hơn cho họ để đạt được thành công trong một môi trường cạnh tranh ngày càng khốc liệt.