Big Data/Analystic là gì? Big Data Analyst – cốt lõi của CMCN 4.0

Được đánh giá là 1 trong 10 những công cụ công nghệ quan trọng nhất hiện nay, Big Data ngày càng khẳng định tầm quan trọng và tính hiệu quả của nó. Không chỉ đem đến nhiều lợi ích thiết thực trong kinh doanh, Big Data còn đóng góp vai trò của nó trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Có thể kể đến như các công trình khoa học, các phương pháp định hướng giáo dục mới , bảo mật an ninh mạng, phòng chống tội phạm,… Vì vậy, Big Data hay Big Data/Analystic ngày càng được quan tâm nhiều hơn. Vậy Big Data/Analystic là gì?

Mục lục

Big Data/Analystic là gì? Mô tả Big Data/Analystic

Big Data là khái niệm đã rất quen thuộc với tất cả mọi người, đặc biệt là trong kinh doanh. Có rất nhiều định nghĩa về khái niệm này, nhưng nhìn chung Big Data là tập hợp các dữ liệu thu thập được từ người dùng internet với số lượng khổng lồ.  Các công cụ truyền thống không thể xử lý được dữ liệu này mà cần đến các kỹ năng cao hơn hỗ trợ. Và Big Data/Analystic chính là quá trình phân tích hàng loạt các dữ liệu thu về thành những thông điệp có ý nghĩa.

Thách thức và những cơ hội mới trong việc khai thác các dữ liệu này đã được nhà phân tích Doug Laney ,hãng META Group (nay là công ty nghiên cứu Gartner) mô tả bằng kí hiệu 3V vào năm 2011. Một năm sau, Big Data tiếp tục được bổ sung một V thứ 4 do các nhà nghiên cứu ở Gartner. Đến năm 2014, Gartner hoàn thành mô tả về khái niệm Big Data/Analystic qua 5V vô cùng quan trọng.

5V mô tả Big Data/Analystic là gì hoàn chỉnh nhất

1. Số lượng lưu trữ ( Volume )

Giống như đã nói ở trên, Big Data bao gồm một tập hợp dữ liệu rất lớn và đang không ngừng tăng lên. Tính đến năm 2012, chỉ một tập hợp dữ liệu đã nằm trong khoảng vài chục terabyte đến vài nghìn petabyte. Dự kiến các con số mà Big Data thu về sẽ còn lớn hơn nữa trong tương lai, do vậy tăng số lượng lưu trữ hay volume là yếu tố vô cùng quan trọng. Đây cũng chính là yếu tốđầu tiên Doug Laney đưa ra để mô tả về Big Data/Analystic.

2. Tốc độ xử lý dữ liệu ( Velocity )

Dữ liệu lớn và gia tăng rất nhanh đòi hỏi tốc độ xử lý các thông số này cũng phải được đẩy mạnh hơn. Ngày nay, các ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực, từ Khoa học, Quân sự, Giáo dục đến Ngân hàng, Hàng không đều được xử lý phần lớn dữ liệu với tốc độ real-time. Sự phát của công nghệ cho phép người xử lý có thể phân tích dữ liệu tức thì trước khi chúng được lưu vào cơ sở dữ liệu.

3. Đa dạng hình thức lưu trữ ( Variety )

Đây là mô tả thứ 3 của Doug Laney về Big Data/Analystic là gì. Sự đa dạng về lưu trữ và chủng loại là không giới hạn, các dữ liệu không cấu trúc xuất hiện nhiều và được dùng phổ biến hơn các dạng cấu trúc truyền thống. Có thể kể đến như tài liệu, văn bản , hình ảnh, âm thanh, video,… Ngoài ra, công nghệ phát triển Big Data còn cho phép chúng ta liên kết và phân tích các loại dữ liệu khác nhau đến từ nhiều nguồn khác nhau. Ví dụ như một comment/post của một người trên facebook với hình ảnh, video được chia sẻ từ Youtube, Instagram.

4. Độ chính xác của dữ liệu thu thập ( Veracity )

Độ chính xác của dữ liệu thu về có ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả và kế hoạch phát triển tương lai. Vì vậy, đây là yếu tố không thể bỏ qua khi thu thập và xác nhận thông tin Big Data. Dù vậy, với sự phát triển nhanh chóng của các hình thức Social Network và Social Media ngày nay, yếu tố này càng khó để xác định hơn. Do vậy, bài toán khó khăn đặt ra cho những người làm phân tích Big Data chính là loại bỏ thông tin thiếu chính xác.

5. Giá trị của thông tin dữ liệu ( Value )

Đây có lẽ là yếu tốđầu tiên mà người làm Big Data cần xác định. Họ cần phải hiểu rõ những thông tin phù hợp với tìm kiếm của mình để phát triển công việc. Từ đó, lựa chọn các thông tin mà Big Data/Analystic trả về để đưa ra kế hoạch phát triển phù hợp trong tương lai và đi trước xu hướng chung của thị hiếu xã hội.

Có thể nói, đối với bất cứ lĩnh vực nào thì khái niệm Big Data/Analystic là gì cũng đều giữ vai trò quan trọng. Sử dụng và phân tích hiệu quả công cụ công nghệ thông minh này sẽ đem về cho bạn những bước tiến nhanh và chắc trong cuộc cách mạng 4.0 hiện nay.

Click to rate this post!

[Total: 0 Average: 0]

Công nghệ - Tags: , ,