Thuật ngữ Big Data không chỉ đích danh khối lượng dữ liệu cụ thể, mà được sử dụng để mô tả khối lượng dữ liệu lên đến Terabyte, Petabyte, thậm chí cả Exabyte.
Tham khảo tiếp nội dung bài viết dưới đây để hiểu rõ hơn Big Data là gì? Ứng dụng như thế nào.
Khối lượng dữ liệu khổng lồ này có thể được lấy từ vô số nguồn khác nhau, chẳng hạn như các hồ sơ doanh nghiệp, kết quả thí nghiệm của các nhà khoa học hoặc cảm biến trong thời gian thực được sử dụng trong Internet. Các dữ liệu này có thể là dữ liệu thô hoặc dữ liệu đã được xử lý trước bằng các công cụ, phần mềm chuyên dụng trước khi áp dụng phân tích.
Dữ liệu cũng có thể tồn tại trong nhiều loại file khác nhau bao gồm dữ liệu có cấu trúc (structured data) chẳng hạn như các kho lưu trữ cơ sở dữ liệu SQL, dữ liệu phi cấu trúc bao gồm các file tài liệu hoặc streaming data.
Ngoài ra Big Data cũng có thể bao gồm nhiều nguồn dữ liệu đồng thời không được tích hợp. Ví dụ điển hình như một dự án phân tích Big Data có thể đánh giá sự thành công của một sản phẩm và doanh thu trong tương lai bằng cách tương quan các dữ liệu bán hàng trong quá khứ, dữ liệu trả về và dữ liệu đánh giá người mua trực tuyến cho sản phẩm đó.
Big Data là gì? Ứng dụng như thế nào
Cuối cùng là tốc độ phân tích dữ liệu big data. Mỗi dự án phân tích dữ liệu, big data sẽ nhập vào, tương quan và phân tích các nguồn dữ liệu, sau đó hiển thị câu trả lời hoặc kết quả dựa trên truy vấn bao quát. Điều này có nghĩa là các nhà phân tích con người phải nắm rõ chi tiết về các dữ liệu có sẵn và câu trả lời mà họ đang tìm kiếm.
Vận tốc cũng có ý nghĩa khi phân tích Big Data thành các lĩnh vực như Machine Learning hay trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence), nơi các quá trình phân tích bắt chước nhận thức bằng cách tìm và sử dụng các mẫu trong dữ liệu đã thu thập.
Vận tốc của Big Data yêu cầu cơ sở hạ tầng tính toán để xử lý nhanh chóng khối lượng dữ liệu lớn và các loại dữ liệu có thể áp đảo một cụm máy chủ hoặc một máy chủ duy nhất. Các tổ chức phải áp dụng đầy đủ cơ sở hạ tầng tính toán cho các tác vụ big data để đạt được vận tốc như mong muốn.
Xong để đạt được vận tốc như mong muốn, bài toán về chi phí cũng khiến các doanh nghiệp đau đầu. Nhiều doanh nghiệp khá thận trọng trong việc đầu tư cơ sở hạ tầng máy chủ và lưu trữ mở rộng, chỉ để hoàn thành các tác vụ dữ liệu lớn. Kết quả là điện toán đám mây công cộng trở thành phương tiện chính để lưu trữ các dự án phân tích dữ liệu lớn.
Một nhà cung cấp dịch vụ đám mây công cộng có thể lưu trữ khối lượng dữ liệu lên đến Petabyte và mở rộng hàng nghìn máy chủ để hoàn thành các dự án dữ liệu lớn. Doanh nghiệp chỉ phải thanh toán dung lượng lưu trữ được sử dụng và các phiên bản dịch vụ đám mây có thể bị tắt cho đến khi chúng cần được sử dụng.
Để cải thiện dịch vụ tốt hơn, một số nhà cung cấp dịch vụ đám mây công cộng cung cấp khả năng lưu trữ big data, chẳng hạn như điện toán đám mây Hadoop, kho dữ liệu, cơ sở dữ liệu và các dịch vụ đám mây khác có liên quan.
Cuối cùng giá trị và hiệu quả của big data phụ thuộc vào cách cong người khai thác. Một số công cụ big data cho phép người dùng có ít kiến thức về kỹ thuật có thể thực hiện các tiên đoán khác nhau từ dữ liệu hàng ngày. Một số công cụ khác chẳng hạn như Hadoop giúp các doanh nghiệp triển khai cơ sở hạ tầng tính toán phù hợp để giải quyết các dự án dữ liệu lớn, đồng thời giảm thiểu nhu cầu sử dụng phần cứng và phần mềm được phân phối.
Tuy nhiên các công cụ này vẫn còn tồn tại một số hạn chế. Một số tác vụ dữ liệu lớn, chẳng hạn như xác định hiệu quả của một loại thuốc mới, đòi hỏi chuyên môn khoa học và tính toán cao hơn.
Big data tương phản với Small data (dữ liệu nhỏ), một thuật ngữ mới được sử dụng để mô tả khối lượng và định dạng dữ liệu dễ dàng phân tích.
Bài viết trên đây Taimienphi.vn vừa giải thích cho bạn về Big Data là gì? Ứng dụng như thế nào. Ngoài ra bạn đọc có thể tham khảo thêm bài viết Sự khác nhau giữa Internet và Web để bổ sung kiến thức về CNTT của mình nhé.