phân tích nhiều dữ liệu chỉ là một phần của việc khiến phân tích big data khác với việc phân tách dữ liệu trước đây. Hãy cùng tìm hiểu các khía cạnh khác.
Có data, và sau đó có big data. Vậy, sự dị biệt là gì?
Big data được định nghĩa
Big data nhìn chung liên hệ đến các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không có khả năng thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời kì hợp lý.
Những tập dữ liệu lớn này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập có thể được khẩn hoang để tìm hiểu insights.
Bao nhiêu dữ liệu để đủ gọi là ” big ” vẫn còn được bàn cãi, nhưng nó có thể là các bội số của petabyte – và các dự án lớn nhất với khuôn khổ exabytes.
Big data thường đặc trưng với ba Vs:
- Khối lượng dữ liệu
- Nhiều loại dữ liệu đa dạng
- Vận tốc mà dữ liệu cần phải được xử lý và phân tách
Dữ liệu tạo thành các kho dữ liệu lớn có thể đến từ các nguồn bao gồm các trang web, dụng cụ truyền thông xã hội, áp dụng dành cho máy tính để bàn và ứng dụng trên thiết bị di động, các thử nghiệm khoa học, và các thiết bị cảm biến càng ngày càng tăng và các thiết bị khác trong internet (IoT).
Khái niệm big data đi kèm với các thành phần có can hệ cho phép các tổ chức đưa dữ liệu vào dùng thực tại và giải quyết một số vấn đề kinh doanh, bao gồm cơ sở hạ tầng IT cần thiết để tương trợ big data; các phân tích ứng dụng với dữ liệu; công nghệ cần thiết cho các dự án big data; các bộ kĩ năng can hệ; và các trường hợp thực tế có ý nghĩa đối với big data.
Big data and analytics
Điều thực sự mang lại giá trị từ các tổ chức dữ liệu lớn là phân tách dữ liệu. Nếu không có phân tách, nó chỉ là một tập dữ liệu với việc dùng hạn chế trong kinh dinh.
Bằng cách phân tách dữ liệu lớn, các công ty có thể có những ích như tăng doanh thu, dịch vụ khách hàng được cải thiện, hiệu quả cao hơn và tăng khả năng cạnh tranh.
phân tích dữ liệu liên quan đến việc rà soát bộ dữ liệu để thu thập thông báo chi tiết hoặc rút ra kết luận về những gì chúng chứa, chả hạn như các thiên hướng và dự đoán về hoạt động trong tương lai.
Bằng cách phân tách dữ liệu, các tổ chức có thể đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn như khi nào và ở đâu nên chạy chiến dịch tiếp thị hoặc giới thiệu một sản phẩm hoặc dịch vụ mới.
Sự phân tích có thể tham khảo các ứng dụng kinh dinh thông minh hay tiền tiến hơn, phép phân tích dự đoán như áp dụng được các tổ chức khoa học dùng. Loại phân tích dữ liệu cao cấp nhất là data mining , nơi các nhà phân tách đánh giá các bộ dữ liệu lớn để xác định mối quan hệ, mô hình và xu hướng.
phân tách dữ liệu có thể bao gồm phân tách dữ liệu thăm dò ( để xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu) và phân tích dữ liệu công nhận ( áp dụng các kĩ thuật thống kê để tìm ra giả thiết về một bộ dữ liệu có đúng hay không).
Một mảng khác là phân tích dữ liệu định lượng ( hoặc phân tách dữ liệu số có các biến có thể so sánh theo thống kê) so với phân tích dữ liệu định tính ( tập hợp vào các dữ liệu không phải là dữ liệu cá nhân chủ nghĩa như video, hình ảnh và văn bản).
Cơ sở hạ tầng IT để hỗ trợ big data
Đối với khái niệm big data để làm việc, các tổ chức cần phải có cơ sở hạ tầng để thu thập và chứa dữ liệu, cung cấp quyền truy cập và đảm bảo thông báo trong khi lưu trữ và chuyển tiếp.
Ở cấp độ cao, bao gồm hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế cho big data, phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, thông tin kinh dinh và phần mềm phân tách dữ liệu, và các áp dụng big data.
phần nhiều các cơ sở hạ tầng này sẽ giao hội một chỗ, vì các công ty muốn nối tận dụng các khoản đầu tư vào trọng điểm dữ liệu của mình. Nhưng ngày càng có nhiều tổ chức dựa vào các dịch vụ điện toán đám mây để xử lý nhiều yêu cầu big data của họ.
Thu thập dữ liệu đòi hỏi phải có nguồn. Rất nhiều trong số những áp dụng sau đây, như các ứng dụng web, các kênh truyền thông xã hội, ứng dụng di động và lưu trữ email đã được cài sẵn. Nhưng khi IoT trở nên phổ biến hơn, các công ty có thể cần phải khai triển cảm biến trên bít tất các loại thiết bị, công cụ và sản phẩm để thu thập dữ liệu, cũng như các vận dụng mới tạo ra dữ liệu người dùng. ( phân tách dữ liệu theo định hướng IoT có các kỹ thuật và phương tiện chuyên biệt của nó.)
Để lưu trữ tất các dữ liệu đến, các tổ chức cần phải có đủ dung lượng lưu trữ tại chỗ. Các tùy chọn lưu trữ bao gồm kho dữ liệu truyền thống, data lakes và lưu trữ trên đám mây.
Các công cụ cơ sở hạ tầng bảo mật có thể bao gồm việc mã hóa dữ liệu, chính xác người dùng và các điều khiển truy cập khác, hệ thống giám sát, tường lửa, quản lý di động của doanh nghiệp và các sản phẩm khác để bảo vệ hệ thống và dữ liệu.
Big-data-specific technologies
Ngoài cơ sở hạ tầng IT được sử dụng cho dữ liệu nói chung, có một số công nghệ cụ thể dành cho big data mà cơ sở hạ tầng IT của bạn nên hỗ trợ.
Hệ sinh thái Hadoop
Hadoop là một trong những công nghệ liên quan chém đẹp nhất với big data. Dự án Apache Hadoop phát triển phần mềm mã nguồn mở cho máy tính có khả năng mở mang và phân tán.
Thư viện phần mềm Hadoop là một khuôn mẫu cho phép xử lý phân tán các bộ dữ liệu lớn trên các nhóm máy tính sử dụng các mô hình lập trình đơn giản. Nó được thiết kế để mở rộng từ một máy chủ độc nhất vô nhị sang hàng ngàn máy khác, mỗi máy cung cấp tính toán và lưu trữ cục bộ.
Dự án bao gồm rất nhiều phần:
- Hadoop Common, các tiện ích phổ quát tương trợ các phần Hadoop khác
- Hadoop Distributed File System, cung cấp khả năng truy cập dữ liệu ứng dụng cao
- Hadoop YARN, một khuôn mẫu cho kế hoạch làm việc và quản lý tài nguyên cụm
- Hadoop MapReduce, một hệ thống dựa trên YARN để xử lý đồng thời bộ dữ liệu lớn.
Apache Spark
Một phần của hệ sinh thái Hadoop, Apache Spark là một khuôn mẫu tính nết cụm nguồn mở được sử dụng làm công cụ xử lý big data trong Hadoop. Spark đã trở thành một trong những khuôn mẫu xử lý big data quan yếu, và có thể được triển khai theo nhiều cách khác nhau. Nó cung cấp các ràng buộc bản địa đối với Java, Scala, Python (đặc biệt là Anaconda Python distro ), và tiếng nói lập trình R ( R đặc biệt thích hợp với big data ) và hỗ trợ SQL , streaming data, machine learning và xử lý đồ thị .
Data lakes
Data lakes là các kho lưu trữ chứa khối lượng dữ liệu thô rất lớn ở định dạng gốc của nó cho đến khi những người dùng doanh nghiệp cần dữ liệu. Các yếu tố giúp tăng trưởng data lakes là những phong trào kỹ thuật số và sự phát triển của IoT. Các data lakes được thiết kế để giúp người dùng dễ dàng truy cập vào một lượng lớn dữ liệu khi có nhu cầu.
NoSQL Databases
Các cơ sở dữ liệu SQL thông thường được thiết kế cho các giao tiếp đáng tin tưởng.# và các truy tìm ngẫu nhiên, nhưng chúng có những hạn chế như giản đồ cứng nhắc làm cho chúng không phù hợp với một số loại áp dụng. Cơ sở dữ liệu NoSQL nêu ra những hạn chế, và lưu trữ và quản lý dữ liệu theo những cách cho phép tốc độ hoạt động cao và sự linh hoạt tuyệt trần. Nhiều cơ sở dữ liệu đã được phát triển bởi các công ty tìm cách tốt hơn để lưu trữ nội dung hoặc xử lý dữ liệu cho các trang web lớn. Không giống như các cơ sở dữ liệu SQL, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL có thể được mở mang theo chiều ngang trên hàng trăm hoặc hàng ngàn máy chủ.
In-memory databases
Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ (IMDB) là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu cốt dựa vào bộ nhớ chính, thay vì đĩa, để lưu trữ dữ liệu. Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ nhanh hơn các cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa trong đĩa, một điểm quan trọng để dùng phân tích big data và tạo ra các kho dữ liệu và các siêu dữ liệu.
Các kĩ năng big data
Big data và các thế phân tích big data yêu cầu kĩ năng cụ thể, dù là từ bên trong tổ chức hay thông qua các chuyên gia bên ngoài.
Nhiều kĩ năng có hệ trọng đến các thành phần công nghệ dữ liệu quan trọng như Hadoop, Spark, NoSQL, cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ và phần mềm phân tích.
Các lĩnh vực khác cụ thể là về các nguyên tắc như khoa học dữ liệu, khai phá dữ liệu, phân tích thống kê và định lượng, mường tượng dữ liệu, lập trình mục đích chung, và cấu trúc dữ liệu và các thuật toán. ngoại giả cũng cần có những người có kĩ năng quản lý tổng thể để quản lý tiến độ của các dự án big data.
Với độ phổ quát của các dự án phân tách dữ liệu và sự thiếu hụt nhân lực về các kĩ năng trên, việc kiếm các chuyên gia có kinh nghiệm có thể là một trong những thách thức lớn nhất đối với các tổ chức.
Các trường hợp dùng Big data
Big data và phân tách có thể được áp dụng trong nhiều vấn đề kinh doanh và nhiều trường hợp dùng khác nhau. Sau đây là vài tỉ dụ:
- phân tách khách hàng. Các công ty có thể rà dữ liệu khách hàng để nâng cao trải nghiệm của khách hàng, cải thiện tỉ lệ chuyển đổi và giữ khách hàng tốt hơn.
- phân tách hoạt động. Nâng cao hiệu quả hoạt động và dùng tốt hơn tài sản của công ty là đích của nhiều công ty. phân tách big data có thể giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn và cải thiện hiệu suất.
- gian gian lậu. phân tích dữ liệu có thể giúp các tổ chức xác định các hoạt động khả nghi, và các mẫu có thể chỉ ra hành vi gian lận và giúp giảm thiểu rủi ro.
- Tối ưu hóa giá cả. Các công ty có thể sử dụng phân tách big data để tối ưu hóa giá đặt cho sản phẩm và dịch vụ, giúp tăng doanh thu.
Hi. I’m Designer of Blog Magic. I’m CEO/Founder of ThemeXpose. I’m Creative Art Director, Web Designer, UI/UX Designer, Interaction Designer, Industrial Designer, Web Developer, Business Enthusiast, StartUp Enthusiast, Speaker, Writer and Photographer. Inspired to make things looks better.
0 nhận xét:
Đăng nhận xét