Thế giới đang ngày càng trở thành một không gian dữ liệu với ngày càng nhiều dữ liệu được tạo ra mỗi ngày. Một nghiên cứu cho biết, mỗi ngày người dùng tải lên 55 triệu hình ảnh, 340 triệu tweet và 1 tỷ tài liệu, tổng cộng có thể tính đến 2,5 nghìn tỷ dữ liệu. Đúng, bạn đọc đúng!
Bây giờ câu hỏi đặt ra là làm thế nào để chúng ta quản lý lượng dữ liệu này khi các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không đủ khả năng tương tự. Việc tạo ra dữ liệu ngày càng mạnh mẽ đã làm nảy sinh một kỹ thuật mới, mà chúng tôi gọi là Dữ liệu lớn . Nó chỉ đơn giản là một kỹ thuật mới hơn để lưu trữ, quản lý và chia sẻ vô số giá trị dữ liệu. Dữ liệu lớn đã đạt được đà phát triển vào đầu những năm 2000, tuy nhiên, tầm quan trọng của nó đang bùng nổ trong kịch bản hiện tại. Đối với những người mới bắt đầu, nó bao gồm ba Vs- Khối lượng , Vận tốc và Sự đa dạng .
- Khối lượng: Dữ liệu được thu thập từ một số nguồn như giao dịch kinh doanh, mạng xã hội, dữ liệu giữa máy và máy và các nguồn khác. Cùng với nhau, nó biến thành bộ sưu tập dữ liệu khổng lồ, được quản lý thông qua các công nghệ mới như Hadoop. Đó là một phần mềm mã nguồn mở cho phép xử lý tập hợp dữ liệu lớn trong môi trường máy tính phân tán. Nói cách khác, Hadoop cho phép bạn lưu trữ và quản lý liên tục hàng tấn dữ liệu, chỉ trong một khoảng thời gian ngắn.
- Tốc độ: Đó là tốc độ mà dữ liệu được nhận / thu thập và hoạt động. Điện toán đám mây tìm kiếm cho biết, “Mọi dự án phân tích dữ liệu lớn sẽ nhập, tương quan và phân tích các nguồn dữ liệu, sau đó đưa ra câu trả lời hoặc kết quả dựa trên một truy vấn tổng thể. Điều này có nghĩa là các nhà phân tích con người phải có hiểu biết chi tiết về dữ liệu có sẵn và có một số hiểu biết về câu trả lời mà họ đang tìm kiếm. " Do đó, nó hiểu các phân tích dữ liệu gần thời gian thực và thời gian thực để truyền dữ liệu phù hợp.
- Sự đa dạng: Dữ liệu, thông thường, có nhiều dạng như dữ liệu có c��u trúc và không có cấu trúc, bao gồm dữ liệu số trong cơ sở dữ liệu truyền thống và tài liệu, email, âm thanh, video, giao dịch tài chính và dữ liệu mã chứng khoán, tương ứng. Mặc dù dữ liệu có cấu trúc không yêu cầu bất kỳ điều kiện tiên quyết nào để xử lý, nhưng dữ liệu phi cấu trúc sẽ. Nó cần cấu trúc đối xứng để được xử lý.
Những chữ V này bao gồm định nghĩa truyền thống về Dữ liệu lớn. Tuy nhiên, nghiên cứu hiện đại đã bổ sung thêm Vs cho nó, đó là:
- Tính xác thực: Tính xác thực trong dữ liệu đề cập đến ý nghĩa của dữ liệu. Nói cách khác, sai lệch, nhiễu và bất thường trong dữ liệu. Mặc dù các giá trị dữ liệu bị dồn dập, nhưng không phải tất cả các giá trị đó đều quan trọng. Dữ liệu phải được lọc ở giai đoạn tích lũy và phân tích nó để phát trực tuyến thêm. Rõ ràng, việc sàng lọc dữ liệu đòi hỏi một nhóm và đối tác cụ thể và đảm bảo rằng chỉ thông tin có giá trị mới được xử lý trong khi thông tin không quan trọng bị bỏ qua.
Xem thêm: 13 Công cụ trích xuất dữ liệu thương mại của Dữ liệu lớn
- Tính hợp lệ: Tính hợp lệ của dữ liệu là một khía cạnh khác của Dữ liệu lớn. Tương tự như tính xác thực của dữ liệu, tính hợp lệ cũng đóng một vai trò quan trọng. Nó đề cập đến tính đúng đắn và chính xác của dữ liệu cho mục đích sử dụng. Sau khi được lọc, nó được tiếp tục phân tích và xử lý.
- Tính biến động: Tính biến động của dữ liệu lớn đề cập đến tính hợp lệ của dữ liệu về mặt thời gian và tính hữu ích. Khía cạnh này bao gồm các biến thể như dữ liệu có giá trị trong bao lâu và nó nên được lưu trữ trong bao lâu.
- Tính thay đổi: Tính khả biến đề cập đến dữ liệu có ý nghĩa liên tục thay đổi. Thường xuyên hơn, điều này xảy ra với dữ liệu xuất hiện tại một thời điểm cụ thể, chẳng hạn như xu hướng trên phương tiện truyền thông xã hội hoặc thông tin liên quan đến khoảng thời gian. Loại dữ liệu này được phân tích và xử lý liên quan đến tầm quan trọng của nó.
Dữ liệu lớn đã thay đổi kịch bản như thế nào theo thời gian và tác động của nó
Việc thu thập dữ liệu ngày càng tăng làm cho các tổ chức áp dụng kỹ thuật dữ liệu lớn là bất biến. Hiện tại, dữ liệu lớn đã dẫn đến những thay đổi cụ thể nhất định. Rõ ràng, chúng ta cũng thường gọi những thay đổi này là thời gian và thời đại của công nghệ.
- Mạng xã hội / Truyền thông: Mạng xã hội thông qua một số phương tiện đã trở thành xu hướng chủ đạo trong thời điểm hiện tại. Hàng tỷ người chuyển tiếp trên phương tiện truyền thông xã hội để kết nối với mọi người xung quanh, truyền bá kinh doanh, quảng cáo và trao đổi, v.v. Do đó, dữ liệu khổng lồ được tạo ra thông qua phương tiện truyền thông xã hội và mạng của nó và là biểu hiện của dữ liệu lớn.
Xem thêm: Cái nhìn sâu sắc về 26 kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn
- Nguồn dữ liệu - Dữ liệu công khai / dữ liệu mở: Nhiều tổ chức tư nhân và công cộng đã cung cấp nhiều dữ liệu cho người dùng đọc hoặc sử dụng, không giống như những lần trước. Thông thường, thông tin này là thành phần của dữ liệu khu vực và quốc gia, dữ liệu liên quan đến hoạt động kinh tế, thông tin về dịch vụ công, về các hiện tượng nhân khẩu học hoặc môi trường, thông tin di động và giao thông.
- Internet of Things: Mọi sản phẩm và yếu tố thời đại đều liên quan đến việc thu nhỏ thiết bị điện tử và khả năng kết nối phổ biến, di động và “phổ biến”, giúp mọi thứ được kiểm soát bằng kỹ thuật số. Ví dụ, ô tô và các sản phẩm nội địa khác tập trung vào internet và công nghệ theo một cách nào đó. Hơn nữa, Tạp chí Ingenium cho biết, “Mọi phần trong môi trường của chúng ta đều có thể được“ làm giàu ”để thu thập dữ liệu và thông tin về các hiện tượng tự nhiên (ví dụ như sạt lở đất, biến đổi khí hậu, các hiện tượng tự nhiên) cả hiện tượng hành vi và xã hội (chẳng hạn như giao thông, dòng người ở các vùng đô thị , mức độ an toàn và giám sát cộng đồng). Mọi lĩnh vực của thế giới ngày nay đều có thể được số hóa và như vậy, trở thành nguồn dữ liệu và thông tin gần như không giới hạn. ”
- Internet, Web, Thương mại điện tử và Ứng dụng: Thông tin được tạo ngày nay đặc biệt có sẵn trên internet / web hoặc các ứng dụng tăng đột biến. Trong khi hình thành một phần của dữ liệu lớn, không thể bỏ qua internet / web, Thương mại điện tử và các ứng dụng. Đây là những lĩnh vực mà người dùng thường phụ thuộc vào khi sử dụng dữ liệu.
Tác động của Dữ liệu lớn
Với việc dữ liệu lớn thay đổi kịch bản, một số ngành nhất định đã có tác động lớn đến chúng. Một số tác động này được liệt kê dưới đây, tùy theo ngành.
- Tác động đến tiếp thị: Khi tiếp thị được quan tâm, dữ liệu lớn giúp thu hút sự tham gia của người tiêu dùng tốt hơn, giữ chân và trung thành của họ và đưa ra sản lượng / hiệu suất tối ưu từ các chiến lược tiếp thị. Sẽ không quá lời khi nói, dữ liệu lớn đã thay đổi toàn cảnh tiếp thị từ trong ra ngoài.
Nguồn hình ảnh: forbes.com
- Tác động đến Doanh nghiệp: Kristina Roth, Giám đốc điều hành & Người sáng lập của Matisia Consultants cho biết, “với dữ liệu lớn, các doanh nghiệp có thể học cách cải thiện nhanh hơn, tốt hơn và với chi phí thấp hơn bằng cách học các bài học từ mỗi dự án cải tiến và kết hợp chúng vào dự án tiếp theo.” Ngoài ra, nó đã giúp tổ chức giữ cho dữ liệu của họ an toàn và bảo mật. Một trong những cuộc khảo sát đã giải phóng các khía cạnh sau đây.
- 64% các công ty CNTT đang đầu tư mạnh vào dữ liệu lớn.
- 69% người được hỏi khẳng định rằng dữ liệu lớn là quan trọng và có mức độ ưu tiên cao.
- 75% CIO tiết lộ rằng việc lớn đã tác động tích cực đến năng suất và hiệu quả tổng thể của họ.
- 70% người tham gia tiết lộ rằng doanh nghiệp của họ đã nhận thấy tác động tích cực đến việc đầu tư vào dữ liệu lớn của họ
- Tác động đến xã hội: Trong số mọi thứ khác, dữ liệu lớn đã tác động đến cuộc sống hàng ngày và xã hội. Để rõ ràng hơn, chúng ta có thể quan sát các công nghệ mới hơn đang giúp cuộc sống trở nên dễ dàng hơn với trí thông minh, chẳng hạn như ô tô tự lái được điều hướng hoàn toàn thông qua inti-tech. Trong tương lai gần, các vấn đề sẽ được giải quyết ngay cả trước khi chúng xuất hiện. Các ứng dụng và tiện ích thông minh cũng có khả năng hoán đổi các ứng dụng và tiện ích hiện có.
Ngoài tất cả những điều này, dữ liệu lớn cũng có tác động rất lớn đến y tế, tiếp thị truyền thông xã hội, quảng cáo, các khía cạnh khác của nền kinh tế.
Xem thêm: Vùng xám dữ liệu lớn - Nên và Không nên
Triển vọng trong tương lai của Dữ liệu lớn
Đã nói tất cả những điều này, ngày càng nhiều công ty sẽ áp dụng dữ liệu lớn trong thời gian gần. Hơn nữa, các nhà nghiên cứu cũng đã xác định được nhiều triển vọng khác nhau của dữ liệu lớn trong tương lai. Dưới đây là một số trong số này:
- Chuyển đổi từ hoạt động sang phân tích: Trong khi công nghệ hiện có đã giúp hoạt động của luồng dữ liệu, công nghệ sắp tới sẽ nghiêng nhiều hơn về việc phân tích dữ liệu trên các miền mà họ đang nắm bắt. Nói cách khác, phát trực tuyến theo thời gian thực sẽ là khía cạnh tương lai của dữ liệu lớn.
- Quyền riêng tư sẽ là một thách thức: Khi tốc độ tăng trưởng dữ liệu ngày càng mạnh mẽ mà không có điểm dừng, quyền riêng tư sẽ là một thách thức đối với kỹ thuật mới chớm nở này. Điều này sẽ xảy ra nhiều hơn trong các ngành như ngân hàng, truyền thông xã hội, v.v., nơi thông tin người dùng được yêu cầu và đóng vai trò quan trọng.
- Các doanh nghiệp sẽ thấy được những lợi ích to lớn từ nó: Như đã thảo luận ở trên, các doanh nghiệp đang được hưởng lợi từ dữ liệu lớn. Điều này sẽ còn nhiều hơn trong tương lai. Tối ưu hóa nâng cao và năng suất sẽ là những lợi ích chính. Cụ thể hơn, các doanh nghiệp dự kiến sẽ thấy 430 tỷ đô la là lợi ích về năng suất.
Xem thêm: 40 sự thật đáng kinh ngạc về dữ liệu lớn
Nếu có bất kỳ công nghệ lớn nào mà chúng ta đang tìm kiếm, không thể nào khác ngoài dữ liệu lớn, tất cả đều được thiết lập để tích lũy dữ liệu khổng lồ đang được tạo ra. Như đã nói, dữ liệu lớn sẽ ngày càng tốt hơn theo thời gian và cách mạng hóa thế giới trở nên tốt đẹp hơn.
