tat-tan-tat-nhung-dieu-can-biet-ve-big-data-1

Trong thực tế chúng ta có nghe nhiều về Data hay là Big Data. Vậy thì Big Data là gì? Công nghệ nào mà Big Data sử dụng? Hãy cùng Máy Chủ Việt tìm hiểu nhiều khía cạnh của một Big Data qua bài viết sau. 

Big Data là gì?

Big Data (Dữ liệu lớn) đây là một thuật ngữ dùng để sử dụng cho hoạt động xử lý một khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp. Độ lớn của các dữ liệu này lớn đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu thông thường khác đều không có khả năng thu thập, quản lý và thực hiện xử lý các dữ liệu trong một khoảng thời gian nhất định nào đó.

Tất cả những tập dữ liệu lớn này chúng có thể bao gồm những dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc hay là bán cấu trúc, ở trên mỗi tập dữ liệu đều có thể được tìm hiểu để khai thác và hiểu sâu hơn về insights.

tat-tan-tat-nhung-dieu-can-biet-ve-big-data-2
Tất tần tật những điều cần biết về Big Data

Tuy nhiên trên thực tế đều không có các định nghĩa cụ thể hay là duy nhất cho Big Data. Có thể lấy ví dụ như ở IBM họ lại định nghĩa rằng Big Data là 4V, bao gồm: Volume (khối lượng dữ liệu); Velocity (tốc độ dữ liệu); Variety (sự đa dạng trong dữ liệu); và cuối cùng là Veracity (tính xác thực của dữ liệu).

Không những thế Big Data nó còn mang cả tính thời trang, điều này có nghĩ là khi người ta gọi tên những dữ liệu ở một quy mô bình thường, chưa đạt đến mức dữ liệu lớn là Big Data.

Đối với tất cả các ngành công nghệ hiện nay thì Big Data được coi như là một trung tâm, một trụ cột chính cần thiết nhất. Mỗi một ngành nghề đều có một Big Data.

>>> Xem thêm: Siêu Máy Tính Là Gì? Tầm Quan Trọng Của Siêu Máy Tính

Những đặc trưng của Big Data

Để nói về đặc trưng của Big Data, thì trước đây theo một số định nghĩa về Big Data được gọi là 4V thì hiện nay đã phát triển thành đặc trưng 5V của Big Data. 5 đặc trưng của nó như sau:

  • Volume (khối lượng): đặc trưng này mô tả rằng đây là một lượng lớn dữ liệu có trong nó. Để người dùng có thể xác định được giá trị của nó thì kích thước là một yếu tố đóng vai trò rất quan trọng. Nếu khối lượng của dữ liệu thực sự rất lớn thì chúng sẽ được coi là Big Data, có nghĩa rằng một dữ liệu có được coi là Big Data hay không thì đều phụ thuộc vào khối lượng dữ liệu.
  • Velocity (tốc độ): tốc độ ở đây đề cập đến nghĩa là dữ liệu có tốc độ cao. Thuật ngữ này dùng để chỉ tốc độ của dữ liệu khi thực hiện truyền đến các nguồn khác. Nếu một Big Data có được một luồng các dữ liệu lớn và hoạt động liên tục thì điều này chứng tỏ tiềm năng của dữ liệu được tạo ra để xử lý cũng như đáp ứng các nhu cầu.
  • Variety (đa dạng): Vấn đề này đề cập đến bản chất thật sự của dữ liệu là một dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc hay là một dữ liệu phi cấu trúc. Ngoài ra còn cho biết rằng các dữ liệu của Big Data đến từ các nguồn không đồng nhất. Sự đa dạng về cơ bản như là sự xuất hiện của tất cả các dữ liệu của Big Data có được từ các nguồn mới cả về bên trong lẫn bên ngoài của doanh nghiệp.
tat-tan-tat-nhung-dieu-can-biet-ve-big-data
Những đặc trưng của Big Data
  • Veracity (tính xác thực): Đặc trưng này được đề cập đến sự không nhất quán và tính không chắc chắn trong tập hợp các dữ liệu, điều này tức là những dữ liệu có sẵn đôi khi rất có thể sẽ lộn xộn, chất lượng kém và độ chính xác rất khó để người dùng có thể kiểm soát được. Big Data ở đây cũng có thể tạo ra những thay đổi do có vô số những thứ nguyên dữ liệu được tạo ra từ nhiều nguồn và có nhiều loại dữ liệu khác nhau.
  • Value (giá trị): Phần lớn tất cả các dữ liệu không có giá trị sẽ không đem lại bất cứ lợi ích gì cho công ty, trừ khi mà bạn biến nó thành một thứ có giá trị cho bạn. Tất cả các dữ liệu tự nó sẽ không có bất kỳ giá trị sử dụng hoặc là tầm quan trọng nào, nhưng mỗi một dữ liệu cần được chuyển đổi thành các thứ có giá trị để phục vụ cho việc thực hiện trích xuất các thông tin.

Những khó khăn khi thực hiện làm việc với Big Data

Khi làm việc với một nguồn dữ liệu khổng lồ nghe thấy thôi đã thấy khó khăn cỡ nào, để điều khiển và đảm bảo cho các dữ liệu này theo ý muốn của mình thật khó. Hãy đi qua hai điều khó khăn thường gặp phải khi làm việc với một Big Data:

  • Chất lượng của dữ liệu không được đảm bảo: Trong tất cả các quá trình làm việc với Big Data thì giai đoạn thu thập và thực hiện xử lý các dữ liệu là lúc mất nhiều thời gian và công sức nhất. Khi đó chúng ta phải kết hợp làm việc với nhiều những bộ phận khác nhau dẫn đến rằng các nguồn dữ liệu sẽ không có tính nhất quán cũng như chất lượng của dữ liệu sẽ không được tốt.
  • Kết quả của việc triển khai hoạt động không như ý: Đây là điều dễ mắc phải nhất trong mỗi khi thực hiện. Chúng ta có thể làm theo đúng trình tự các bước, nhưng đến kết quả cuối cùng thì nó lại không mang lại bất cứ lợi ích thực tế gì cho doanh nghiệp.
tat-tan-tat-nhung-dieu-can-biet-ve-big-data-1
Những khó khăn khi thực hiện làm việc với Big Data

Những công nghệ đặc biệt được dành cho Big Data

Trong Big Data có một số những công nghệ được dành riêng cho nó mà cơ sở hạ tầng của bạn nên thực hiện hỗ trợ như là:

  • Hệ sinh thái Hadoop: Đây là một trong những ứng dụng công nghệ liên quan chặt chẽ nhất đối với Big Data. Đối với một dự án Apache Hadoop để phục vụ việc phát triển phần mềm mã nguồn được mở cho các máy tính có khả năng được mở rộng và phân tán hơn.
  • Apache Spark: đây là một phần trong hệ sinh thái Hadoop, không những thế nó còn là một khuôn mẫu tính toán cho các cụm nguồn mở được, để có thể sử dụng làm các công cụ xử lý được Big Data trong hệ sinh thái Hadoop.
  • Data lakes: điều này là chỉ các kho lưu trữ chứa một khối lượng lớn những dữ liệu thô ở hình thức là định dạng gốc của nó, cho đến khi mà những người dùng trong doanh nghiệp cần đến những dữ liệu này.
tat-tan-tat-nhung-dieu-can-biet-ve-big-data-4
Những công nghệ đặc biệt được dành cho Big Data.
  • NoSQL Databases: Đây là các cơ sở dữ liệu của SQL thông thường, được thiết kế dành cho các transaction rất đáng tin cậy và các truy vấn được thực hiện một cách ngẫu nhiên.
  • In-memory databases: Là một cơ sở dữ liệu có trong bộ nhớ (IMDB), là một trong những hệ thống quản lý các cơ sở dữ liệu chủ yếu mà chúng dựa vào bộ nhớ chính (Ram), thay vì sử dụng trên HDD để thực hiện việc lưu trữ dữ liệu. Một cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ thường hoạt động nhanh hơn các cơ sở dữ liệu à đã được tối ưu hóa ở trong ổ đĩa, một điểm quan trọng nữa chính là để sử dụng cho hoạt động phân tích Big Data và từ đó tạo ra được các kho dữ liệu cũng như các dữ liệu có tính siêu việt.

Trên đây là một vài nét về Big Data để người dùng có thể hiểu được phần nào về nó. Ngoài những điều trên thì Big Data còn có những điều thú vị khác như các kỹ năng, hay là cơ sở hạ tầng của nó.

Tìm hiểu thêm: Máy chủ Server so với máy tính bàn có ưu điểm gì – mà bạn cần biết!