Big Data là gì? Tầm quan trọng của nó như thế nào?

Big Data là một thuật ngữ xuất hiện nhiều trong ngành công nghệ thông tin hiện nay. Vậy Big Data- Dữ liệu lớn là gì?

Thuật ngữ Big Data (dữ liệu lớn) được sử dụng từ những năm 1990 và thực sự bùng nổ trong khoảng 10 năm trở lại đây. Big Data hiện nay đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như: Bán lẻ, ngân hàng, dịch vụ chăm sóc sức khỏe, viễn thông, giải trí, bảo hiểm, giao thông, giáo dục,… Trong bài này, mời các bạn cùng tìm hiểu về Big Data là gì? các phương thức người ta dùng để khai thác nó và nó giúp ích như thế nào cho cuộc sống của chúng ta.

Big Data là gì?

Trả lời cho câu hỏi Big Data là gì? theo Wikipedia đó là một thuật ngữ cho việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được. Dữ liệu lớn bao gồm các thách thức như phân tích, thu thập, giám sát dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận, trực quan, truy vấn và tính riêng tư. Thuật ngữ này thường chỉ đơn giản đề cập đến việc sử dụng các phân tích dự báo, phân tích hành vi người dùng, hoặc một số phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến khác trích xuất giá trị từ dữ liệu mà ít khi đề cập đến kích thước của bộ dữ liệu. “

Sự tiến bộ vượt bậc của khoa học và công nghệ, đến những sự ra đời các kênh truyền thông đòi hỏi một hệ thống dữ liệu cực lớn mang tính toàn cầu như mạng xã hội và các thiết bị công nghệ tiên tiến đã đặt ra thách thức không hề nhỏ cho các nền công nghiệp khác nhau phải tìm ra cách khác để xử lý dữ liệu.

Big Data (dữ liệu lớn) là tập hợp dữ liệu có dung lượng vượt khả năng hoạt động của các ứng dụng và công cụ truyền thống. Kích cỡ Big Data ngày càng lớn hơn và quan trọng hơn trong thế giới hiện đại và đặc biệt là nền công nghiệp 4.0 hiện nay, tính đến năm 2012 nó có thể nằm trong khoảng vài chục terabyte cho đến nhiều petabyte (1 petabyte = 1024 terabyte).

Theo của Gartner thì Big Data là gì? đó chính là tài sản thông tin, mà những thông tin này có khối lượng dữ liệu lớn, tốc độ cao và dữ liệu đa dạng, đòi hỏi phải có công nghệ mới để xử lý hiệu quả nhằm đưa ra được các quyết định hiệu quả, khám phá được các yếu tố ẩn sâu trong dữ liệu và tối ưu hóa được quá trình xử lý dữ liệu”.

Đặc trưng của Big Data

Để tìm hiểu về đặc trưng của Big Data là gì? thì nó được mô tả bởi những điểm sau:

Volume (Dung lượng)

Số lượng dữ liệu được tạo ra và lưu trữ. Kích thước của dữ liệu xác định giá trị và tiềm năng insight- và liệu nó có thể thực sự được coi là dữ liệu lớn hay không.

Variety (Tính đa dạng)

Các dạng và kiểu của dữ liệu. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và các kiểu dữ liệu cũng có rất nhiều cấu trúc khác nhau.

Velocity (Vận tốc)

Trong trường hợp này nghĩa là tốc độ các dữ liệu được tạo ra và xử lý để đáp ứng các nhu cầu và thách thức trên con đường tăng trưởng và phát triển.

Veracity (Tính xác thực)

Chất lượng của dữ liệu thu được có thể khác nhau rất nhiều, ảnh hưởng đến sự phân tích chính xác.

Nhà máy và các hệ thống không gian thực-ảo có thể có một hệ thống 6C bao gồm:

  • Kết nối (cảm biến và mạng)
  • Đám mây (tính toán và dữ liệu theo yêu cầu)
  • Nội dung ảo (mẫu và bộ nhớ)
  • Nội dung / ngữ cảnh (ý nghĩa và tương quan)
  • Cộng đồng (chia sẻ và cộng tác)
  • Tuỳ chỉnh (cá nhân hoá và giá trị)

Dữ liệu phải được xử lý bằng các công cụ tiên tiến (phân tích và thuật toán) để cho ra các thông tin có ý nghĩa. Ví dụ, để quản lý một nhà máy phải xem xét cả hai vấn đề hữu hình và vô hình với các thành phần khác nhau. Các thuật toán tạo thông tin phải phát hiện và giải quyết các vấn đề không nhìn thấy được như sự xuống cấp của máy, mài mòn linh kiện, vv. trong nhà máy.

Vậy Big Data quan trọng như thế nào?

Nhiều người vẫn chưa biết tầm quan trọng của Big Data là gì? và có thể giải thích tầm quan trọng của dữ liệu lớn không nằm ở lượng dữ liệu mà chúng ta có, nó nằm ở việc chúng ta làm gì với những dữ liệu đó. Ta có thể sử dụng nguồn dữ liệu lớn phân tích để tìm ra câu trả lời cho các câu hỏi: giảm chi phí, giảm thời gian, phát triển sản phẩm mới và dịch vụ tối ưu, ra quyết định thông minh. Khi việc phân tích nguồn dữ liệu lớn được hỗ trợ tối đa ta có thể hoàn thành tốt một số tác vụ như: xác định nguyên nhân gốc rễ của những thất bại, tạo các chương trình khuyến mại hợp lí dựa trên thói quen của khách hàng đối với công việc kinh doanh, tính toán được những rủi ro gặp phải, phát hiện hành vi gian lận trước khi nó có ảnh hưởng đến chúng ta.

  • Big Data thu thập các thông tin quy mô lớn từ website, các doanh nghiệp có thể dùng công cụ phân tích dữ liệu này để phục vụ cho công việc phân tích thị trường giúp đưa ra các chiến lược nâng cao chất lượng sản phẩm, dịch vụ hiện tại hay tìm hiểu về hành vi khách hàng đề ra mắt các sản phẩm mới.
  • Đối với các tổ chức, doanh nghiệp: họ có thể tận dụng Big Data để xây dựng một nội dung trang web thu hút người truy cập hơn, có được cái nhìn toàn cảnh và sâu sắc về hành vi mua hàng. Dữ liệu càng nhiều thì những phân tích càng chính xác. Các doanh nghiệp cũng nên cung cấp nội dung trên nhiều kênh xã hội để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn hơn.
  • Xa hơn một chút Big Data có thể giúp các cơ quan Chính phủ dự đoán được tỉ lệ thất nghiệp, xu hướng nghề nghiệp của tương lai để tập trung đầu tư cho các hạng mục đó, cắt giảm chi phí, kích thích tăng trưởng kinh tế, thậm chí là ra phương án phòng ngừa trước một dịch bệnh nào đó.

Các giải pháp bảo mật cho dữ liệu lớn Big data

Các hệ thống Big data đem lại cho doanh nghiệp rất nhiều lợi ích khác nhau. Tuy nhiên, trong thời đại công nghệ số các dữ liệu này đều được lưu trữ trên nền tảng internet. Điều này sẽ làm cho các dữ liệu bị tấn công đánh cắp từ các hacker, mã độc, …
Vì vậy, cùng với việc xây dựng hệ thống Big data doanh nghiệp cũng cần phải trang bị cho mình hệ thống bảo mật thông tin dữ liệu.

Data Classification

Data Classification hay còn gọi là phân loại dữ liệu, đây là bước đầu tiên và quan trọng trong quá trình bảo mật hệ thống dữ liệu. Bên cạnh đó, để việc sử dụng các dữ liệu được hiệu quả và nhanh chóng thì công việc phân loại là điều không thể thiếu đối với các cá nhân, tổ chức hay doanh nghiệp.

Data Encryption

Bước tiếp theo sau khi phân loại dữ liệu chính là mã hóa. Việc mã hóa dữ liệu là điều cần thiết để tăng cường độ bảo mật cho các thông tin quang trọng.
Data Encryption chuyển đổi dữ liệu từ dạng này sang dạng khác hoặc khóa mã để chỉ những người có quyền truy cập vào khóa bí mật (còn gọi là khóa giải mã) hoặc mật khẩu mới có thể đọc được

Data Information Security

Data Information Security là một loạt các giải pháp bảo vệ thông tin dữ liệu được an toàn khỏi nguy cơ tấn công và truy cập trái phép nhằm đánh cắp thông tin.
Các giải pháp bảo mật thông tin dữ liệu doanh nghiệp cần có:

  • Bảo mật đám mây
  • Bảo mật cho các ứng dụng
  • Bảo mật email

Data Loss Prevention

Data Loss Prevention hay phòng chống thất thoát dữ liệu là giải pháp giúp chống lại các cuộc tấn công mạng nhằm đánh cắp và phá hủy dữ liệu của hacker và các đối tượng mạng nguy hiểm.
Giải pháp DLP sẽ giúp nhận diện và phân loại dữ liệu nhạy cảm, đồng thời theo dõi và phát hiện các hành vi vi phạm những quy định được Tổ chức, doanh nghiệp ban hành, hoặc những vi phạm liên quan đến quy định của chính phủ và một số tiêu chuẩn quốc tế như PCI-DSS, HIPAA, GDPR, v.v…

Tổng kết

Big Data chính là thách thức đặt ra cho các doanh nghiệp trong thời đại công nghệ số. Các doanh nghiệp cần hiểu rõ Dữ liệu lớn- Big Data là gì? và tận dụng được tối đa nguồn dữ liệu lớn thì sẽ có hội thành công sẽ lớn hơn nhiều lần. Tuy vẫn còn những chỉ trích về Big data nhưng đây là một lĩnh vực còn rất mới nên chúng ta hãy chờ đón sự tiến hóa của Big data trong tương lai.

Đăng nhận xét