Big Data là gì? Ứng dụng và lộ trình cách học ra sao? | Viện Phần Mềm

Big Data là gì?

Big data ( Dữ liệu lớn ) là một thuật ngữ diễn đạt khối lượng tài liệu lớn – có cấu trúc và không có cấu trúc – sẽ tràn ngập một doanh nghiệp hàng ngày. Nhưng nó không phải là lượng tài liệu quan trọng. Đó là những gì những tổ chức triển khai làm với tài liệu quan trọng. Dữ liệu lớn hoàn toàn có thể được nghiên cứu và phân tích để có những hiểu biết thâm thúy dẫn đến những quyết định hành động tốt hơn và những bước tiến kinh doanh thương mại kế hoạch .

Lịch sử Big Data và các cân nhắc hiện tại

Mặc dù cụm từ “ Big Data ” là tương đối mới, nhưng hành vi tích lũy và tàng trữ một lượng lớn thông tin để nghiên cứu và phân tích đã diễn ra từ lâu. Khái niệm này Open vào đầu những năm 2000 khi nhà nghiên cứu và phân tích ngành công nghiệp Doug Laney đưa ra định nghĩa đúng chuẩn về Big Data qua 3 chữ V :

• Volume (khối lượng): Các tổ chức thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, bao gồm các giao dịch kinh doanh, phương tiện truyền thông xã hội và thông tin từ dữ liệu cảm biến hoặc thiết bị này tới thiết bị kia. Trong quá khứ, lưu trữ nó sẽ là một vấn đề – nhưng với các công nghệ mới (như Hadoop) đã giảm bớt gánh nặng phần nào.
• Velocity (Tốc độ): Các luồng dữ liệu ở tốc độ chưa từng thấy và phải được xử lý kịp thời. Thẻ RFID, cảm biến và hệ thống đo sáng thông minh đang thúc đẩy nhu cầu xử lý các torrent dữ liệu gần thời gian thực.
• Variety (Đa dạng): Dữ liệu có trong tất cả các loại định dạng – từ dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu  trong cơ sở dữ liệu truyền thống sang tài liệu văn bản phi cấu trúc, email, video, âm thanh, dữ liệu mã cổ phiếu và các giao dịch tài chính.

Ngoài ra, chúng ta xem xét thêm hai chiều hướng khi nói đến dữ liệu lớn:

Bạn đang đọc: Big Data là gì? Ứng dụng và lộ trình cách học ra sao? | Viện Phần Mềm

• Variability (Sự biến đổi): Dữ liệu cũng gia tăng đột biến theo mùa, đôi khi cũng khiến chúng ta khó khăn trong việc thu thập dữ liệu vào những đợt cao điểm. Thậm chí nhiều hơn như vậy với dữ liệu phi cấu trúc.
• Complexity (Phức tạp): Dữ liệu ngày hôm nay đến từ nhiều nguồn, làm cho việc liên kết, so khớp, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu trên các hệ thống rất khó khăn. Tuy nhiên, cần kết nối và tương quan các mối quan hệ, phân cấp và nhiều liên kết dữ liệu hoặc dữ liệu của bạn có thể nhanh chóng thoát ra khỏi sự mất kiểm soát.

Sự liên quan mật thiết của Big data và Analytics (phân tích dữ liệu)

Big data là những tài liệu vượt quá năng lực tàng trữ, giải quyết và xử lý cũng như thống kê giám sát của cơ sở tài liệu và kỹ thuật nghiên cứu và phân tích tài liệu thường thì. Chúng nhu yếu những công cụ và giải pháp để nghiên cứu và phân tích, trích xuất thông tin từ tài liệu có quy mô lớn .
Phân tích tài liệu là quy trình tích lũy, tổ chức triển khai và nghiên cứu và phân tích những tập dữ liệu lớn nhằm mục đích mày mò ra những thông tin có ích. Chúng tập hợp những công nghệ tiên tiến và kỹ thuật yên cầu những hình thức tích hợp mới để bật mý những giá trị ẩn từ những bộ tài liệu lớn, khác với những công nghệ thông thường, chúng phức tạp hơn và quy mô lớn. Nó hầu hết tập trung chuyên sâu vào xử lý những yếu tố mới hoặc yếu tố cũ theo những cách hiệu suất cao hơn .

Các loại phân tích dữ liệu lớn:

• Phân tích mô tả: Cung cấp tập dữ liệu lịch sử, cung cấp xác suất và xu hướng trong tương lai.
• Phân tích chẩn đoán: Tìm và hiểu nguyên nhân của các sự kiện và hành vi.
• Phân tích dự đoán: Sử dụng dữ liệu quá khứ, sử dụng nhiều kỹ thuật khai thác dữ liệu và trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu hiện tại và đưa ra các kịch bản về những gì có thể xảy ra.
• Phân tích quy luật: Tìm ra hành động đúng được thực hiện.

Tại sao dữ liệu lớn lại quan trọng?

Tầm quan trọng của tài liệu lớn không xoay quanh số lượng tài liệu bạn có, nhưng bạn sẽ làm gì với nó. Bạn hoàn toàn có thể lấy tài liệu từ bất kể nguồn nào và nghiên cứu và phân tích nó để tìm câu vấn đáp được cho phép giảm ngân sách, 2 ) giảm thời hạn, 3 ) tăng trưởng loại sản phẩm mới và dịch vụ được tối ưu hóa, và 4 ) ra quyết định hành động mưu trí. Khi bạn tích hợp tài liệu lớn với những nghiên cứu và phân tích can đảm và mạnh mẽ, bạn hoàn toàn có thể thực thi những tác vụ tương quan đến kinh doanh thương mại như :

• Xác định nguyên nhân gốc rễ của sự cố, sự cố và khiếm khuyết trong thời gian gần.
• Tạo phiếu giảm giá tại điểm bán hàng dựa trên thói quen mua của khách hàng.
• Tính lại toàn bộ danh mục rủi ro trong vài phút.
• Phát hiện hành vi gian lận trước khi nó ảnh hưởng đến tổ chức của bạn.

Ứng dụng tuyệt vời của Big data

Với khuynh hướng công nghệ 4.0 như lúc bấy giờ, Big data được ứng dụng rất phong phú và hữu dụng trong rất nhiều nghành. Những công ty trên Thế giới và Nước Ta sớm ứng dụng Big data như Amazon, IBM, Microsoft, HP, Dell, Facebook, FPT …

Phân tích khách hàng mục tiêu

Đây là nghành mà Big data tham gia nhiều nhất bằng cách nghiên cứu và phân tích hành vi, thói quen và sở trường thích nghi của nhiều nhóm người mua. Các công ty sẽ phối hợp thêm tài liệu về tiếp thị quảng cáo và xã hội để tích lũy một cách tổng lực về người mua, tiên đoán đúng những tiềm năng đề ra như thời gian mua hàng, năng lực chi trả …
Ví dụ, Big data hoàn toàn có thể tiên đoán gần như đúng mực thời gian một phụ nữ dự tính lập mái ấm gia đình hoặc có con. Từ đó, họ phân phối những mẫu sản phẩm, dịch vụ thiết yếu và tương thích nhất với đối tượng người tiêu dùng. Điều này, vừa có tỉ lệ thành công xuất sắc cao, vừa giảm thiểu thời hạn tìm kiếm .

Tối ưu hóa quy trình kinh doanh

Từ tài liệu truyền thông online và xã hội, hoặc tài liệu từ khuynh hướng tìm kiếm trên internet, những nhà kinh doanh nhỏ, nhà phân phối, kinh doanh thương mại thuận tiện theo dõi được lượng sản phẩm & hàng hóa phân chia khu vực nào, vị trí của phương tiện đi lại luân chuyển và thậm chí còn cả tuyến đường phương tiện đi lại đi qua nhờ Big data sử dụng cảm ứng xác định dạng tần số .
Ngoài ra, Big data còn thống kê giám sát được thói quen, thái độ thao tác cũng như những khu vực mà nhân viên cấp dưới đi đến để giám sát hiệu suất thao tác. Những nhà “ săn đầu người ” cũng đánh giá và nhận định, Big data giúp họ định hình đối tượng người dùng, giúp nhìn nhận khách quan về văn hóa truyền thống những công ty …

Ngành y tế cộng đồng

Big data rất có ích cho sự tăng trưởng sức khỏe thể chất của hội đồng, mang lại những thành tựu đáng kể cho nền y học. Phân tích tài liệu lớn giúp đánh giá và nhận định và Dự kiến bệnh học đúng mực bằng cách giải thuật chuỗi DNA với thời hạn cực ngắn. Từ đó, kiến thiết xây dựng được phác đồ điều trị tương thích .
Đối với trẻ sơ sinh, đặc biệt quan trọng là sinh non và có bệnh lý, Big data được ứng dụng để nghiên cứu và phân tích nhịp tim và sự thở của từng bé. Nhờ vào những thuật toán, Big data giúp giám sát, nghiên cứu và phân tích và Dự kiến trước năng lực nhiễm trùng trên từng thành viên bệnh nhi giúp cứu sống nhiều trẻ sơ sinh vốn còn rất yếu ớt .
Thực tế nhất lúc bấy giờ là tình hình dịch bệnh lan tràn khắp Thế giới. Big data được ứng dụng để không chỉ thống kê số người nhiễm bệnh mà còn tham gia vào nghiên cứu và phân tích hệ gen đặc trưng của virus Covid-19 ( lúc bấy giờ phát hiện chủng L và chủng S ), những đối tượng người dùng nào dễ nhiễm bệnh nhất, những đối tượng người tiêu dùng nào dễ bị virus tàn phá nhất, tập hợp hồ sơ y khoa của từng người, những bệnh nền người đó đã mắc sẵn hay list những đối tượng người dùng nghi nhiễm .

Kinh doanh tài chính, ngân hàng

Mọi ngân hàng nhà nước đều có một tài liệu rất lớn từ thông tin hồ sơ người mua cho đến năng lực kinh tế tài chính, thói quen tiết kiệm ngân sách và chi phí và góp vốn đầu tư, thực trạng mái ấm gia đình và nhu yếu vay tiêu dùng, mạng lưới hệ thống ATM, giám sát, mobile banking, mạng lưới hệ thống tàng trữ tài liệu chuyên ngành, tín dụng thanh toán, mạng lưới hệ thống tương quan đến ngân hàng nhà nước nhà nước, thuế, mạng lưới hệ thống thanh toán giao dịch …
Đầu tư sàn chứng khoán hay CP cũng có sự tham gia của tài liệu lớn và những quyết định hành động mua và bán, thanh toán giao dịch cũng từ thuật toán tài liệu mà ra. Những công cụ Big data mang lại như Google Trends được sử dụng để nghiên cứu và phân tích tâm ý người mua hay nổi bật là HFT ( hoạt động giải trí thanh toán giao dịch tần suất cao ) giúp nhà quản trị, công ty sàn chứng khoán phát hiện những lỗ hổng trong thanh toán giao dịch hoặc những hành vi gian lận. Ở Mỹ, công cụ này chiếm hơn 60 % những hoạt động giải trí thanh toán giao dịch sàn chứng khoán .

An ninh, chính trị, pháp luật

Big Data được ứng dụng trong việc cải tổ nền bảo mật an ninh vương quốc, bảo mật thông tin thông tin và giúp thực thi pháp lý trên toàn nước. Cơ quan công an sử dụng Big data để truy lùng, bắt tội phạm và theo dõi hành vi sau khi được mãn hạn tù, Dự kiến những vụ tiến công, khủng bố cũng như phát hiện những gian lận kinh tế tài chính .

Tối ưu hóa máy móc, thiết bị

Big data tham gia vào việc giúp thiết bị, máy móc thao tác hiệu suất cao và mưu trí hơn. Ví dụ, công cụ Big data được sử dụng vào việc quản lý và vận hành xe tự lái, trang bị máy ảnh hay mạng lưới hệ thống GPS trên xe nhằm mục đích cải tổ chất lượng lưu thông mà giảm thiểu tối đa sự tham gia của con người .

Xây dựng thành phố thông minh hơn

Công cụ Big data trong việc kiến thiết xây dựng mạng lưới hệ thống giao thông vận tải, hạ tầng một cách khoa học. Big data tàng trữ, nghiên cứu và phân tích và đưa ra những tài liệu về luồng giao thông vận tải, thời hạn cao điểm, thấp điểm và nhu yếu lưu thông của những tuyến đường, thực trạng tai nạn thương tâm giao thông vận tải hay vi phạm giao thông vận tải .
… và còn nhiều ứng dụng to lớn khác mà Thế Giới chưa khai thác .

Xem thêm: Học Lập Trình Trí Tuệ Nhân Tạo Từ Đâu ? [5 Bước Bắt Đầu]

Học Big data bạn phải chuẩn bị gì?

Trên Thế giới sử dụng Big data khá thoáng rộng. Tại Nước Ta, trong khi nhu yếu về Big data cực kỳ lớn nhưng nhân lực vẫn còn hạn chế. Để tiên phong trong nghành này, bạn cần biết sẵn sàng chuẩn bị thật tốt để trở thành một kỹ sư Big data thực thụ .

Nên xem : Khóa học Big Data Foundation của Viện Phần Mềm

Cơ bản về Big data

Trước khi học những cái khó hơn như ngôn từ lập trình, thuật toán … bạn cần am hiểu từ nền tảng như khởi nguồn là văn bản giấy đến số hóa, excel, cơ sở tài liệu SQL và những công cụ đơn cử khác của Big data .

Học một ngôn ngữ lập trình

Python hay Java là ngôn từ lập trình mà bạn cần học nếu muốn bắt đầu với việc làm Big data. Sau đó, hãy khám phá những công nghệ tiên tiến sử dụng cho Big data phổ cập như Hadoop, Spark, NoSQL, Kafka, Storm để có một nền tảng nhất định về quy mô lập trình, cấp cao hơn hoàn toàn có thể kể đến như H2O hay Tableau .

Những kỹ thuật cơ bản của Big data

Ở đây, đơn cử nói đến kỹ thuật phổ cập nhất mà kỹ sư Big data nào cũng biết : MapReduce. MapReduce là thiên nhiên và môi trường Java dùng để viết những chương trình cho YARN. Có 2 tính năng chính :
Map :

• Tập hợp dữ liệu
• Chuyển đổi thành bộ dữ liệu khác với các cặp khóa và giá trị.

Reduce :

• Lấy đầu ra từ Map làm đầu vào của Reduce, giảm tác vụ tạo thành một bộ dữ liệu nhỏ hơn cái ban đầu. Reduce luôn được thực hiện sau Map.

Khi viết ứng dụng bằng kỹ thuật MapReduce, ta hoàn toàn có thể lan rộng ra để chạy ứng dụng trên hàng chục nghìn máy chỉ với việc biến hóa thông số kỹ thuật .
Nếu như ngày trước, dầu mỏ, vàng bạc được nhìn nhận là kho tàng. Thì thời nay, Big data sẽ giúp mang lại nhiều thành công xuất sắc cho những người am hiểu và ứng dụng được nó nhờ năng lực tàng trữ, nghiên cứu và phân tích và trích xuất thông tin hữu dụng cho người dùng .

Ban biên tập: Viện Phần Mềm

Xem thêm: CÔNG TY TNHH CƠ HỘI VÀ THÁCH THỨC

5/5 – ( 1 bầu chọn )

Source: https://vh2.com.vn
Category : Cơ Hội