Big data là gì? Ứng dụng của big data trong thực tiễn

Ngày nay, dường như bất kì trong lĩnh vực nào cũng đã có sự xuất hiện của big data! Sự tò mò về Big Data với các tín đồ công nghệ ngày càng nhiều hơn.

Chúng ta hãy tưởng tượng rằng một khối tài liệu khổng lồ được tạo ra với các hoạt động giải trí trong nghành nghề dịch vụ kinh doanh thương mại, vui chơi, giáo dụ, … Và việc update, trấn áp liên tục này bằng phương tiện đi lại truyền thông online xã hội, ứng dụng kinh doanh thương mại, viễn thông và các nghành khác đang dẫn đến sự hình thành của Big data .

Big data là gì ?

Thuật ngữ Big data là gì? được sử dụng để chỉ một khối lượng lớn dữ liệu bao gồm có cấu trúc và không cấu trúc quá lớn, rất khó xử lý bằng cách sử dụng các kỹ thuật phần mềm và cơ sở dữ liệu truyền thống. Trong hầu hết các kịch bản doanh nghiệp, khối lượng dữ liệu quá lớn hoặc nó di chuyển quá nhanh hoặc vượt quá khả năng xử lý hiện tại.

Có thể nói, Big data là công nghệ tiên tiến trong việc quản lý các dữ liệu,cho phép công ty có thể dễ dàng thao tác và kiểm soát một lượng lớn thông tin nội bộ của doanh nghiệp.

Công nghệ này có thể ghi nhớ và lưu trữ một cách rất chi tiết về tất cả thời điểm, sự kiện, các thông tin khách hàng,…Cho đến thời điểm hiện tại, các doanh nghiệp trong và ngoài nước ngày càng tập trung vào các dữ liệu này.

Hai tính năng Bigdata nổi bật như sau:

• Tệp tàng trữ tài liệu lớn ( large datasets ) : Nghĩa là một tập thông tin lớn và rất cụ thể sẽ được tàng trữ và giải quyết và xử lý qua công nghệ tiên tiến tân tiến này mà các loại máy tính truyền thống cuội nguồn thường thì không hề giải quyết và xử lý nổi
• Sử dụng các kế hoạch ( strategies ) cùng tích hợp những công nghệ tiên tiến ( technologies ) để giải quyết và xử lý khối lượng lượng tài liệu lớn .

Mô hình 3VS của Big data

Big Data được khái quát tổng quan với quy mô “ 3V s ”. 3V s chính là Volume, Velocity và Variety làm cho nó độc lạ với những mạng lưới hệ thống giải quyết và xử lý tài liệu khác lúc bấy giờ

Volume
Số lượng lớn tài liệu quan trọng. Với big data, bạn sẽ phải giải quyết và xử lý khối lượng lớn tài liệu gồm có có hoặc không có cấu trúc .
Đây hoàn toàn có thể là tài liệu có giá trị không xác lập, ví dụ điển hình như nguồn cấp tài liệu Twitter, dòng nhấp chuột trên website hoặc ứng dụng di động hoặc thiết bị tương hỗ cảm ứng. Đối với 1 số ít tổ chức triển khai, đây hoàn toàn có thể là hàng chục terabyte tài liệu. Đối với những người khác, nó hoàn toàn có thể là hàng trăm petabyte .
Velocity
Vận tốc là vận tốc nhanh mà tài liệu được nhận và đã hành vi. Thông thường, vận tốc cao nhất của luồng tài liệu trực tiếp vào bộ nhớ so với ghi vào các loại ổ disk .

Một số sản phẩm thông minh có kết nối internet hoạt động trong thời gian thực hoặc gần thời gian thực và sẽ yêu cầu đánh giá và hành động theo thời gian thực.

Variety
Sự phong phú đề cập đến nhiều loại tài liệu có sẵn. Các kiểu tài liệu truyền thống cuội nguồn được cấu trúc và sắp xếp ngăn nắp trong cơ sở tài liệu quan hệ .
Với sự ngày càng tăng của tài liệu lớn, tài liệu có các loại tài liệu phi cấu trúc mới. Các loại tài liệu không cấu trúc và bán cấu trúc, ví dụ điển hình như văn bản, âm thanh và video, nhu yếu tiền giải quyết và xử lý bổ trợ để rút ra ý nghĩa và tương hỗ siêu dữ liệu .

Ứng dụng của BigData trong các ngành công nghiệp

Phát triển ứng dụng loại sản phẩm

Các công ty như Netflix và Procter & Gamble sử dụng dữ liệu lớn để dự đoán nhu cầu của khách hàng. Họ xây dựng các mô hình dự đoán cho các sản phẩm và dịch vụ mới bằng cách phân loại các thuộc tính chính của các sản phẩm hoặc dịch vụ trong quá khứ và hiện tại và mô hình hóa mối quan hệ giữa các thuộc tính đó và thành công thương mại của các dịch vụ. Ngoài ra, P & G sử dụng dữ liệu và phân tích từ các nhóm tập trung, phương tiện truyền thông xã hội, thị trường thử nghiệm và triển khai cửa hàng sớm để lên kế hoạch, sản xuất và ra mắt sản phẩm mới.

Trải nghiệm người mua
Cuộc đua cho người mua là trên hết. Một cái nhìn rõ ràng hơn về thưởng thức của người mua là hoàn toàn có thể hơn khi nào hết. Dữ liệu lớn cho phép bạn thu thập dữ liệu từ phương tiện đi lại tiếp thị quảng cáo xã hội, truy vấn web, nhật ký cuộc gọi và các nguồn khác để cải tổ thưởng thức tương tác và tối đa hóa giá trị được cung ứng. Bắt đầu phân phối các đề xuất được cá thể hóa, giảm ngân sách người mua và giải quyết và xử lý các yếu tố một cách dữ thế chủ động .
Máy học ( Machine Learning )
Máy học là một chủ đề nóng vào thời gian hiện tại. Và đặc biệt quan trọng là big data là một trong những nguyên do tại sao tác động ảnh hưởng đến machine learning. Hiện nay tất cả chúng ta hoàn toàn có thể dạy máy thay vì lập trình chúng. Sự sẵn có của tài liệu lớn ( big data ) để đào tạo và giảng dạy các mô hình học máy có năng lực sàng lọc và học hỏi .
Thúc đẩy sự nâng cấp cải tiến mới
Big data hoàn toàn có thể giúp bạn thay đổi bằng cách điều tra và nghiên cứu sự phụ thuộc vào lẫn nhau giữa con người, tổ chức triển khai, thực thể và quy trình tiến độ và sau đó xác lập những cách mới để sử dụng những hiểu biết đó. Sử dụng hiểu biết tài liệu để cải tổ các quyết định hành động về xem xét kinh tế tài chính và kế hoạch. Kiểm tra xu thế và những gì người mua muốn phân phối loại sản phẩm và dịch vụ mới .
Lĩnh vực giáo dục
Lựa chọn công nghệ tiên tiến này như một công cụ học tập thay vì chiêu thức bài giảng truyền thống lịch sử, giúp tăng cường học tập của sinh viên cũng như giúp giáo viên theo dõi hiệu suất của họ tốt hơn .
Hi vọng bài viết trên, Long Vân đã cung ứng cho bạn hiểu hơn về khái niệm về big data là gì và tầm quan trọng của nó ảnh hưởng tác động như thế nào trong đời sống .

Công ty Cổ phần Giải pháp Hệ thống Long Vân là một trong những công ty tiên phong ở Việt Nam chuyên phát triển các ứng dụng trên nền tảng công nghệ điện toán đám mây, từ đó cung cấp các giải pháp dịch vụ liên quan cho khách hàng cá nhân và doanh nghiệp.

– THÔNG TIN LIÊN HỆ:

+ VP HCM: Tòa nhà Long Vân, 37/2/6 Đường 12, P. Bình An, Q. 2, TP. HCM
+ Tel: (028) 7303 9168

+ VP HN: Tòa nhà HLT, số 23, ngách 37/2, Phố Dịch Vọng, Cầu Giấy, Hà Nội
+ Tel: (024) 6282 0238
 + Email: sale@longvan.net

Biên tập : Nguyên Thoại

Source: https://mindovermetal.org
Category: Ứng dụng hay