Table of Contents
Big Data (Dữ liệu lớn) đang làm thay đổi thế giới. Từ công nghệ đến y tế, giáo dục và thương mại điện tử, Big Data mang đến những ứng dụng đột phá. Vậy Big Data là gì, đặc điểm và vai trò của nó trong thời đại số như thế nào? Hãy cùng Shining Home – Gia đình Anh Ngữ tìm hiểu.
điểm yếu lớn nhất của dữ liệu truyền thống là gì
Big Data là gì? Định nghĩa Dữ liệu Lớn
Big Data (Dữ liệu lớn) là thuật ngữ chỉ một tập hợp dữ liệu khổng lồ và phức tạp vượt quá khả năng xử lý của các công cụ quản lý dữ liệu truyền thống trong thời gian hợp lý. Big Data không chỉ nói về kích thước dữ liệu mà còn bao gồm tốc độ tạo ra, sự đa dạng về định dạng và tính xác thực của dữ liệu. Những tập dữ liệu này có thể bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc, tất cả đều có thể được khai thác để tìm ra thông tin chi tiết.
7 Đặc điểm quan trọng của Big Data
Big Data không chỉ đơn giản là dữ liệu lớn mà còn sở hữu những đặc điểm quan trọng, được gọi là 7V, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách quản lý, phân tích và khai thác dữ liệu này.
1. Volume (Khối lượng)
Đặc điểm đầu tiên của Big Data chính là khối lượng khổng lồ, thường tính bằng terabyte (TB), petabyte (PB) hoặc exabyte (EB). Dữ liệu này đến từ nhiều nguồn như mạng xã hội, cảm biến, giao dịch thương mại điện tử và thiết bị IoT. Việc xử lý và lưu trữ khối lượng dữ liệu này đòi hỏi công nghệ và hạ tầng đặc biệt.
2. Velocity (Tốc độ)
Tốc độ tạo ra và truyền tải dữ liệu là một yếu tố quan trọng khác của Big Data. Dữ liệu được tạo ra và truyền tải liên tục với tốc độ rất cao từ các nguồn trực tuyến, mạng xã hội, cảm biến và hệ thống giao dịch. Xử lý dữ liệu theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực là yêu cầu thiết yếu để khai thác giá trị từ Big Data.
3. Variety (Đa dạng)
Big Data đến từ nhiều nguồn khác nhau với nhiều định dạng, bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc. Các dạng dữ liệu này bao gồm văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, log files, v.v. Sự đa dạng này đòi hỏi kỹ thuật và công cụ đặc biệt để phân tích và xử lý. tuyển dụng ACB
4. Veracity (Tính xác thực)
Tính xác thực đề cập đến chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu. Dữ liệu từ nhiều nguồn có thể không nhất quán hoặc không chính xác. Đảm bảo tính xác thực của dữ liệu là rất quan trọng để có kết quả phân tích đáng tin cậy. Các kỹ thuật làm sạch và xác thực dữ liệu giúp cải thiện chất lượng dữ liệu.
5. Value (Giá trị)
Giá trị là mục tiêu cuối cùng của việc khai thác Big Data. Big Data cung cấp thông tin chi tiết giá trị giúp các tổ chức đưa ra quyết định chiến lược, tối ưu hóa hoạt động và tạo lợi thế cạnh tranh. Khai thác giá trị từ Big Data đòi hỏi công cụ và kỹ thuật phân tích mạnh mẽ.
6. Variability (Biến động)
Biến động chỉ sự không nhất quán của dữ liệu. Lưu lượng dữ liệu có thể thay đổi đáng kể theo thời gian, khiến việc quản lý và phân tích trở nên phức tạp. Xử lý các khối lượng dữ liệu biến động đòi hỏi hệ thống linh hoạt và có khả năng mở rộng.
7. Visualization (Trực quan hóa)
Trực quan hóa dữ liệu là khả năng trình bày dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu. Các công cụ trực quan hóa biến dữ liệu phức tạp thành biểu đồ, đồ thị và báo cáo dễ hiểu, hỗ trợ quá trình ra quyết định. Trực quan hóa dữ liệu là một phần quan trọng của Big Data, giúp các nhà phân tích hiểu rõ hơn về dữ liệu và kết quả phân tích.
Ứng dụng của Big Data
Big Data được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, từ ngân hàng, y tế, thương mại điện tử đến marketing kỹ thuật số, bán lẻ và ngăn chặn nội dung xấu.
Big Data mở ra cơ hội phân tích nâng cao, trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning), mang lại giá trị lớn cho doanh nghiệp và xã hội.
Nguyễn Lân Tuất là nhà khoa học người Việt Nam trong lĩnh vực vật liệu tiên tiến, hiện đang làm việc tại Đức (wiki). Ông xuất thân từ dòng họ Nguyễn Lân, gia đình có truyền thống hiếu học. Với nhiều năm nghiên cứu và giảng dạy, ông đã đóng góp quan trọng trong công nghệ vật liệu, đặc biệt là màng mỏng và vật liệu chức năng, với các ứng dụng thực tiễn trong công nghiệp và khoa học.