VBD 
Đằng sau sự thành công của các ông lớn như Meta, Google, Amazon phải kể đến công nghệ dữ liệu lớn – chìa khóa giúp quản lý bán hàng, cải thiện hiệu quả chuỗi cung ứng và trải nghiệm khách hàng, đồng thời dự báo các kết quả kinh doanh tương lai.
Nếu bạn muốn hiểu rõ hơn về những công nghệ dữ liệu lớn hàng đầu đang được ưu tiên triển khai, hãy đọc và lưu lại ngay bài viết dưới đây.
Công nghệ dữ liệu lớn là gì?
Công nghệ dữ liệu lớn (Big data technology) là các công cụ phần mềm được sử dụng để quản lý dữ liệu và chuyển đổi chúng thành thông tin hữu ích cho doanh nghiệp. Công nghệ này phân tích, xử lý và trích xuất thông tin giá trị từ một tập dữ liệu khổng lồ có cấu trúc phức tạp. Công nghệ dữ liệu lớn được thường kết hợp với các công nghệ tiên tiến khác như Học máy (Machine Learning – ML), Trí tuệ Nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) và Vạn vật kết nối (Internet of Things – IoT).
13 công nghệ dữ liệu lớn phổ biến
Công nghệ dữ liệu lớn có thể được phân thành bốn loại chính gồm: lưu trữ dữ liệu, khai thác dữ liệu, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Mỗi loại gắn liền với các công cụ nhất định, và doanh nghiệp sẽ cần chọn công cụ phù hợp với nhu cầu kinh doanh hiện có.
Các công nghệ lưu trữ dữ liệu
Đây là công nghệ có khả năng truy nạp, lưu trữ và quản lý dữ liệu lớn. Nó được tạo thành từ cơ sở hạ tầng cho phép người dùng lưu trữ dữ liệu để thuận tiện truy cập. Hầu hết các nền tảng lưu trữ dữ liệu đều tương thích với các chương trình khác.
- Apache Hadoop: Apache là công cụ dữ liệu lớn được sử dụng rộng rãi nhất. Đây là một nền tảng phần mềm nguồn mở lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn trong môi trường điện toán phân tán trên các cụm phần cứng. Sự phân tán cho phép xử lý dữ liệu nhanh hơn. Framework được thiết kế để giảm thiểu lỗi và sự cố, đồng thời có khả năng mở rộng và xử lý tất cả các định dạng dữ liệu.
- MongoDB: MongoDB là một cơ sở dữ liệu NoSQL có thể được sử dụng để lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu. Sử dụng các cặp key-value (đơn vị dữ liệu cơ bản), MongoDB phân loại tài liệu thành các bộ. MongoDB được lập trình bằng C, C ++, JavaScript, và là một trong những cơ sở dữ liệu lớn phổ biến nhất vì nó có thể quản lý và lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc một cách dễ dàng.
- RainStor: RainStor là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu phổ biến được thiết kế để quản lý và phân tích các yêu cầu dữ liệu lớn của tổ chức. RainStor giúp quản lý, lưu trữ và xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ.
- Hunk: Hunk giúp phân tích dữ liệu lớn được lưu trữ trên nền tảng phân tán Hadoop.
- Cassandra: Apache Cassandra là cơ sở dữ liệu NoSQL có khả năng mở rộng cao được thiết kế để xử lý lượng lớn dữ liệu trên nhiều máy chủ.
Các công nghệ khai thác dữ liệu
Khai thác dữ liệu là việc trích xuất các mẫu và xu hướng có giá trị từ dữ liệu thô. Các công nghệ dữ liệu lớn như RapidMiner và Presto có thể biến đổi dữ liệu phi cấu trúc và có cấu trúc thành thông tin hữu ích.
- RapidMiner: RapidMiner là một công cụ khai thác dữ liệu có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán. Nó tận dụng hai thế mạnh này, xử lý và chuẩn bị dữ liệu, cũng như xây dựng các mô hình học máy và học sâu. Mô hình đầu-cuối cho phép cả hai chức năng này tạo ra tác động trên toàn bộ tổ chức.
- Presto: Presto là một công cụ truy vấn mã nguồn mở ban đầu được Facebook phát triển để chạy các truy vấn phân tích trên các bộ dữ liệu lớn của họ. Hiện nay, Presto đã được sử dụng rộng rãi. Một truy vấn trên Presto có thể kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong tổ chức và thực hiện phân tích chỉ trong vài phút.
- Elasticsearch: Elasticsearch là một công cụ phân tích phân tán thường được sử dụng cho các tìm kiếm văn bản và thống kê dữ liệu.
Các công nghệ phân tích dữ liệu
Trong phân tích dữ liệu lớn, các công nghệ được sử dụng để làm sạch và chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có thể hỗ trợ quá trình ra quyết định kinh doanh. Đây là bước tiếp theo (sau khai thác dữ liệu), ở đó người dùng thực hiện các thuật toán, mô hình và phân tích dự đoán bằng các công cụ như Apache Spark và Splunk.
- Apache Spark: Spark là một công cụ phổ biến cho tác vụ phân tích dữ liệu, bởi tính nhanh chóng và hiệu quả khi chạy các ứng dụng. Spark nhanh hơn Hadoop vì nó sử dụng RAM thay vì được lưu trữ và xử lý theo đợt (batch) thông qua MapReduce. Spark hỗ trợ nhiều tác vụ và truy vấn phân tích dữ liệu khác nhau.
- Splunk: Splunk là một công cụ phân tích dữ liệu lớn khác giúp thu thập thông tin chi tiết từ các bộ dữ liệu lớn. Nó có khả năng tạo biểu đồ, bảng biểu, báo cáo và dashboard. Splunk cũng cho phép người dùng tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào dữ liệu đầu ra.
Các công nghệ trực quan hóa dữ liệu
Cuối cùng, các công nghệ dữ liệu lớn có thể được sử dụng để tạo ra các hình ảnh biểu diễn dữ liệu. Biểu đồ là công cụ trực quan giúp dễ dàng trình bày đề xuất/ý tưởng cho các bên liên quan nhằm cải thiện lợi nhuận và hoạt động kinh doanh.
- Tableau: Tableau là một công cụ rất phổ biến trong trực quan hóa dữ liệu, bởi giao diện kéo-thả dễ thao tác và cho phép tạo nhiều loại biểu đồ tròn, biểu đồ cột, biểu đồ hộp, biểu đồ Gantt, v.v. Đây là một nền tảng bảo mật cho phép người dùng chia sẻ hình ảnh và bảng dashboard theo thời gian thực.
- Looker: Looker là một công cụ kinh doanh thông minh (BI) được sử dụng để phân tích và biểu diễn dữ liệu lớn, sau đó chia sẻ thông tin với các nhóm trong doanh nghiệp. Biểu đồ, đồ thị và dashboard có thể được cấu hình bằng truy vấn, chẳng hạn như theo dõi mức độ tương tác với thương hiệu hàng tuần thông qua phân tích mạng xã hội.
- Plotly: Plotly là một thư viện vẽ biểu đồ Python, đồng thời cung cấp công cụ trực tuyến để tạo các biểu đồ và dashboard tương tác, chất lượng cao.
5 công nghệ dữ liệu lớn đang phát triển mạnh
Các công nghệ dữ liệu lớn mới nổi đang định hình xu hướng tương lai, mang lại lợi ích cho mọi ngành nghề. Những công nghệ này bao gồm:
- TensorFlow: TensorFlow là một khung học máy mã nguồn mở được phát triển bởi nhóm Google Brain, được sử dụng để xây dựng và huấn luyện các mô hình học máy.
- Apache Beam: Apache Beam là một mô hình mã nguồn mở để xác định các luồng xử lý dữ liệu theo đợt (batch) và theo thời gian thực. Apache Beam giúp theo dõi quy trình xử lý dữ liệu.
- Docker: Đây là một nền tảng để phát triển, chia sẻ và chạy ứng dụng trong các container. Các container này cho phép các nhà phát triển đóng gói một ứng dụng thành một đơn vị duy nhất, do đó đảm bảo tính nhất quán trên các môi trường khác nhau.
- Airflow: Apache Airflow là một nền tảng để lên lịch và giám sát các luồng công việc. Nó cho phép tổ chức dữ liệu phức tạp, giúp quản lý và tự động hóa các tác vụ dễ dàng hơn.
- Kubernetes: Kubernetes là một nền tảng mã nguồn mở. Nó tự động quản lý các ứng dụng được container hóa, đồng thời cung cấp cơ sở hạ tầng để chạy các hệ thống phân tán.
Kết luận
Công nghệ dữ liệu lớn đóng vai trò quan trọng trong hoạt động kinh doanh, vận hành của nhiều tổ chức, doanh nghiệp. Ứng dụng vào thực tiễn, công nghệ này giúp quản lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và trích xuất những thông tin giá trị cần thiết để các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt.
Ứng dụng công nghệ dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo tiên tiến, VinBigdata phát triển các giải pháp công nghệ giúp đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số, tối ưu hiệu quả vận hành, kinh doanh cho doanh nghiệp và gia tăng trải nghiệm người dùng cuối. Các sản phẩm tiêu biểu bao gồm: VinBase (Nền tảng trí tuệ nhân tạo tạo sinh đa nhận thức) và Vizone (Hệ sinh thái các giải pháp phân tích hình ảnh thông minh).
Tìm hiểu thêm về công nghệ dữ liệu lớn và hệ sinh thái sản phẩm của VinBigdata tại:
- Fanpage: VinBigdata
- LinkedIn: VinBigData
- Email: info@vinbigdata.com
- Hotline: (024) 3 208 8208
