Trong thời đại kỹ thuật số hiện nay, dữ liệu được tạo ra với tốc độ nhanh chóng và số lượng khổng lồ. Đây là điều được gọi là Big data, nghĩa là các tập dữ liệu lớn, phức tạp và đa dạng mà không thể được xử lý bằng các công cụ truyền thống.
Big data là gì?
Thuật ngữ Big Data hay “Dữ liệu lớn” khi mới nghe qua thì có vẻ như là một khái niệm trừu tượng và khó hiểu. Vì vậy để dễ hình dung hơn, chúng ta hãy cùng xem xét khái niệm này qua ví dụ đơn giản sau đây:
Một doanh nghiệp đạt được 10,000 đơn hàng mỗi ngày có thể được xem là thành công trong việc bán hàng. Dưới góc độ của dữ liệu, 10,000 đơn hàng này sẽ tương ứng với 10,000 giao dịch thành công được ghi nhận trên hệ thống đồng nghĩa với việc doanh nghiệp mỗi ngày phát sinh 10,000 dòng dữ liệu vận hành mới. Tuy vậy, so sánh với dữ liệu vận hành, tần suất và khối lượng phát sinh dữ liệu hành vi cao hơn rất nhiều lần.
Ví dụ với mô hình kinh doanh online, doanh nghiệp chắc chắn sẽ cần phải biết được số lượng traffic hay khách hàng đang tương tác như thế nào trên website của mình. Để có được các thông tin này doanh nghiệp cần thu thập đến cả triệu dòng dữ liệu hành vi.
Ở góc độ kỹ thuật thì thuật ngữ Big Data được hiểu ở đây chính là công nghệ được sử dụng để giải quyết các bài toán cần xử lý lượng dữ liệu lớn như dữ liệu hành vi này.
Những nhầm lẫn phổ biến về Big Data của các doanh nghiệp là gì?
Ở Việt Nam, các doanh nghiệp hay nhầm thuật ngữ Big Data là ứng dụng dữ liệu nhưng Big Data chỉ liên quan tới mặt công nghệ, kĩ thuật và không hề liên quan tới cách tiếp cận và làm dữ liệu.
Thực tế thì hầu hết Doanh nghiệp truyền thống Việt Nam chưa chạm đến ngưỡng Big Data. Vì để được xem là Big Data cần có số lượng dữ liệu thu thập hàng ngày rất lớn (từ 10-20 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày) và cần có cơ sở hạ tầng đặc thù để lưu trữ và xử lý.
Công nghệ để xử lý Big data?
Có nhiều công nghệ được sử dụng để xử lý Big data, sau đây là một số công nghệ phổ biến:
- Hadoop: Là một nền tảng mã nguồn mở để lưu trữ và xử lý Big data. Hadoop sử dụng Hadoop Distributed File System (HDFS) để phân tán dữ liệu trên nhiều máy chủ và sử dụng MapReduce để phân tích dữ liệu trên các nút.
- Spark: Là một công nghệ xử lý dữ liệu nhanh và mã nguồn mở. Spark cung cấp một giao diện lập trình để xử lý dữ liệu trên các dữ liệu trong bộ nhớ chính, đồng thời hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như Scala, Java và Python.
- NoSQL: Là các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu phi quan hệ, được thiết kế để xử lý các tập dữ liệu lớn, phức tạp và đa dạng. NoSQL cung cấp các tính năng như phân tán, tăng tốc và mở rộng theo nhu cầu.
- HBase: Là một hệ thống cơ sở dữ liệu không quan hệ được xây dựng trên Hadoop. HBase cho phép lưu trữ dữ liệu trên hàng triệu hàng tỷ dòng và cung cấp tính năng truy xuất dữ liệu nhanh.
- Cassandra: Là một hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán phi quan hệ được thiết kế để xử lý các tập dữ liệu lớn, đồng thời hỗ trợ tính năng mở rộng theo nhu cầu.
- Hive: Là một công cụ truy vấn dữ liệu mã nguồn mở được xây dựng trên Hadoop. Hive cung cấp một ngôn ngữ truy vấn giống với SQL để truy vấn dữ liệu lưu trữ trên Hadoop.
- Pig: Là một công cụ mã nguồn mở để xử lý dữ liệu lớn trên Hadoop. Pig cho phép các nhà phát triển viết các chương trình xử lý dữ liệu trên các tập dữ liệu lớn bằng ngôn ngữ Pig Latin.
- MapReduce: Là một khung công tác để xử lý các tập dữ liệu lớn trên nhiều máy tính. MapReduce phân tách các tác vụ tính toán thành các phần nhỏ và thực hiện chúng song song trên các nút máy tính.
Tổng kết
Big data là thuật ngữ được sử dụng để miêu tả các tập dữ liệu có kích thước lớn và phức tạp, với tính chất đặc trưng là khó khăn trong việc xử lý, lưu trữ, truy xuất và phân tích bằng các công cụ truyền thống.
