VBD 
Dữ liệu lớn được cho là “mỏ vàng” mới của thế giới, là nền tảng để phát triển các giải pháp công nghệ tiên tiến nhất hiện nay. Tuy nhiên, nếu bạn mới chỉ hiểu dữ liệu lớn gắn với quy mô dữ liệu, thì hãy đọc bài viết dưới đây để có cái nhìn toàn diện nhất về khái niệm này.
Khái niệm dữ liệu lớn
Dữ liệu là gì?
Dữ liệu là các số lượng, ký tự hoặc ký hiệu được máy tính xử lý. Dữ liệu có thể được lưu trữ và truyền tải dưới dạng tín hiệu điện, được ghi trên các phương tiện ghi từ tính, quang học hoặc cơ học.
Dữ liệu lớn là gì?
Big data (dữ liệu lớn) đề cập đến các tập dữ liệu cực kỳ lớn và đa dạng, bao gồm dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc, liên tục tăng trưởng theo cấp số nhân theo thời gian. Các bộ dữ liệu này có dung lượng, tốc độ và tính đa dạng khổng lồ và phức tạp đến mức các hệ thống quản lý dữ liệu truyền thống không thể lưu trữ, xử lý và phân tích chúng.
Lượng và tính sẵn có của dữ liệu đang tăng nhanh chóng, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong công nghệ kỹ thuật số như Internet of Things (IoT) và trí tuệ nhân tạo (AI). Khi dữ liệu tiếp tục mở rộng và gia tăng, các công cụ dữ liệu lớn mới giúp các doanh nghiệp thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu ở tốc độ cần thiết để tận dụng tối đa giá trị từ chúng.
Dữ liệu lớn được sử dụng trong học máy, mô hình dự đoán và các phân tích nâng cao khác để giải quyết các vấn đề kinh doanh và đưa ra quyết định sáng suốt.
Một ví dụ dễ thấy về dữ liệu lớn là dữ liệu trên mạng xã hội. Thống kê cho thấy hơn 500 terabyte dữ liệu mới được đưa vào cơ sở dữ liệu của Facebook mỗi ngày. Dữ liệu này chủ yếu được tạo ra dưới dạngảnh và video, trao đổi tin nhắn, bình luận, v.v.
Phân loại dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn về cơ bản có thể được phân thành ba loại sau đây:
Dữ liệu lớn có cấu trúc
Dữ liệu có cấu trúc (structured data) là bất kỳ dữ liệu nào có thể được lưu trữ, truy cập và xử lý dưới định dạng cố định. Trong lịch sử phát triển của ngành khoa học máy tính, các chuyên gia đã đạt được nhiều thành công trong việc xây dựng các kỹ thuật để làm việc với loại dữ liệu này (với định dạng được xác định rõ ràng từ trước) và trích xuất giá trị từ chúng.
Dữ liệu được lưu trữ trong hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (relational database management system), chẳng hạn, bảng thông tin nhân viên dưới đây, là một ví dụ về dữ liệu có cấu trúc.
Dữ liệu lớn phi cấu trúc
Bất kỳ dữ liệu nào không rõ dạng hoặc cấu trúc đều được phân loại là dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data). Ngoài kích thước khổng lồ, dữ liệu phi cấu trúc còn đặt ra nhiều thách thức về mặt xử lý để thu được giá trị từ nó. Một ví dụ điển hình về dữ liệu phi cấu trúc là nguồn dữ liệu không đồng nhất, kết hợp các tệp văn bản, hình ảnh, video đơn giản, v.v.
Chẳng hạn, kết quả tìm kiếm trên Google là dữ liệu phi cấu trúc
Dữ liệu lớn bán cấu trúc
Dữ liệu bán cấu trúc (semi-structured data) là một loại dữ liệu không hoàn toàn có cấu trúc, nhưng cũng không hoàn toàn phi cấu trúc. Nó có một mức độ tổ chức hoặc cấu trúc nhất định, nhưng không tuân theo một lược đồ hoặc mô hình dữ liệu cứng nhắc, và có thể chứa các yếu tố khó phân loại hoặc phân cấp. Ví dụ về dữ liệu bán cấu trúc là dữ liệu được biểu diễn dưới dạng tệp XML.
Chẳng hạn, dữ liệu cá nhân được lưu dạng file XML:
Đặc tính 7V của dữ liệu lớn
Nguồn: https://impact.com/marketing-intelligence/7-vs-big-data/
Đến nay, dữ liệu lớn có thể được xác định với 7 đặc tính dưới đây:
1. Volume – Tổng dung lượng lưu trữ
Data volume xác định lượng dữ liệu mà ta đang sở hữu. Nếu như trước đây, dung lượng dữ liệu có thể được đo lường bằng Gigabyte (GB), thì hiện nay con số này đã tăng lên Zettabyte (ZB) hoặc thậm chí Yottabyte (YB). Sự bùng nổ của Internet vạn vật (IoT) là nguyên nhân chính dẫn đến sự gia tăng theo cấp số nhân của dữ liệu. Các dự báo cho thấy khối lượng dữ liệu sẽ tiếp tục thay đổi đáng kể trong những năm tới.
2. Variety – Đa dạng kiểu dữ liệu
Tính đa dạng (Variety) là một trong những thách thức lớn nhất của dữ liệu lớn. Các thông tin giá trị có thể nằm trong dữ liệu phi cấu trúc. Tổng dữ liệu có thể bao gồm nhiều loại dữ liệu khác nhau, từ XML đến video và tin nhắn SMS. Việc tổ chức dữ liệu theo một cách có ý nghĩa không phải là nhiệm vụ đơn giản, đặc biệt khi bản thân dữ liệu thay đổi nhanh chóng.
3. Veracity – Độ chính xác dữ liệu
Dữ liệu lớn vốn dĩ phức tạp, nhiễu loạn và dễ xảy ra lỗi, gây khó khăn trong việc kiểm soát chất lượng và độ chính xác của dữ liệu. Các bộ dữ liệu lớn có thể cồng kềnh và khó phân tích, trong khi các bộ dữ liệu nhỏ hơn lại không mang đến một bức tranh đầy đủ. Mức độ đảm bảo tính chính xác (veracity) của dữ liệu càng cao thì độ tin cậy của dữ liệu càng lớn.
4. Visualization – Mức độ trực quan của dữ liệu
Ngày nay, trực quan hóa dữ liệu (visualization) đóng vai trò quan trọng. Việc sử dụng các biểu đồ và đồ thị để trực quan hóa lượng lớn dữ liệu phức tạp sẽ đạt được hiệu quả truyền đạt ý tưởng cao hơn nhiều so với các bảng tính và báo cáo đầy ắp số liệu và công thức.
5. Variability – Tính khả biến của dữ liệu
Variability là tính khả biến (thay đổi) của dữ liệu. Chẳng hạn, một quán cà phê có thể cung cấp sáu loại cà phê pha chế khác nhau, nhưng nếu bạn nhận được cùng một loại cà phê mỗi ngày và nó có vị khác nhau mỗi ngày thì đó là sự thay đổi. Điều tương tự cũng đúng với dữ liệu. Nếu ý nghĩa liên tục thay đổi, nó có thể tác động đáng kể đến việc đồng nhất hóa dữ liệu.
6. Velocity – Tốc độ xử lý dữ liệu
Tốc độ (Velocity) biểu thị tốc độ dữ liệu được xử lý và phân phối để trở nên dễ truy cập. Ngày nay, nếu việc phân phối dữ liệu không diễn ra theo thời gian thực, thì đã được coi là không đủ nhanh.
7. Value – Mức độ giá trị của thông tin
Mục đích cuối cùng là trích xuất giá trị (Value) từ dữ liệu. Sau khi giải quyết các vấn đề về khối lượng (volume), tốc độ (velocity), tính đa dạng (variety), tính biến động (variability), đảm bảo tính chính xác (veracity) và trực quan hóa (visualization) dữ liệu – tất cả đều đòi hỏi nhiều thời gian, công sức và tài nguyên – điều quan trọng là đảm bảo tổ chức của bạn đang khai thác được giá trị từ dữ liệu đó.
Dữ liệu lớn hoạt động thế nào?
Cốt lõi của dữ liệu lớn nằm ở việc: càng có khả năng quan sát và nắm bắt dữ liệu, bạn càng đưa ra quyết định tốt hơn, gia tăng cơ hội tăng trưởng và cải thiện mô hình kinh doanh.
Để khai thác hiệu quả dữ liệu lớn, doanh nghiệp cần thực hiện ba bước chính:
- Tích hợp dữ liệu (Integration): Dữ liệu lớn thu thập hàng terabyte, thậm chí petabyte dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu này cần được tiếp nhận, xử lý và chuyển đổi thành định dạng phù hợp để các nhà khoa học và người dùng doanh nghiệp bắt đầu phân tích.
- Quản lý dữ liệu (Management): Dữ liệu lớn đòi hỏi dung lượng lưu trữ lớn, có thể trên đám mây, tại chỗ hoặc cả hai. Dữ liệu cần được lưu trữ theo đúng định dạng yêu cầu. Đồng thời, dữ liệu cũng cần được xử lý và sẵn sàng để phân tích theo thời gian thực. Ngày càng nhiều doanh nghiệp đang chuyển hướng sang các giải pháp đám mây để tận dụng khả năng tính toán và mở rộng quy mô không giới hạn.
- Phân tích dữ liệu (Analysis): Bước cuối cùng là phân tích và hành động dựa trên dữ liệu lớn. Nếu không thực hiện bước này, khoản đầu tư vào dữ liệu lớn sẽ trở nên lãng phí. Ngoài khám phá dữ liệu, việc truyền đạt và chia sẻ thông tin phân tích trên toàn doanh nghiệp theo một cách dễ hiểu là vô cùng quan trọng. Để làm được như vậy, cần sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu như biểu đồ, đồ thị và dashboard.
Giá trị của dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn là “mỏ vàng” mà bất cứ doanh nghiệp nào cũng muốn sở hữu. Cụ thể, những giá trị mà dữ liệu lớn mang lại bao gồm:
- Hỗ trợ quá trình ra quyết định: Dữ liệu lớn là chìa khóa thành công của mọi doanh nghiệp. Quản lý và phân tích dữ liệu lớn hiệu quả có thể giúp doanh nghiệp khai thác được thông tin có giá trị, từ đó xây dựng chiến lược phù hợp và sát với thực tiễn hơn.
- Tăng tính linh hoạt và đổi mới: Dữ liệu lớn cho phép bạn thu thập và xử lý các điểm dữ liệu theo thời gian thực, từ đó tiến hành phân tích để tìm ra xu hướng, nhằm thích ứng nhanh chóng và đạt được lợi thế cạnh tranh.
- Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Việc kết hợp và phân tích các nguồn dữ liệu có cấu trúc cùng với các nguồn dữ liệu phi cấu trúc sẽ cung cấp cho bạn bức tranh toàn diện nhất về khách hàng, từ đó cá nhân hóa trải nghiệm nhằm đáp ứng tốt hơn nhu cầu và mong đợi của khách.
- Gia tăng hiệu quả vận hành: Tận dụng tốt các công cụ và khả năng phân tích dữ liệu lớn cho phép bạn xử lý dữ liệu nhanh hơn, từ đó nắm bắt những thông tin giá trị, xác định các lĩnh vực có thể thay đổi nhằm cắt giảm chi phí, tiết kiệm thời gian và tăng hiệu quả tổng thể.
- Cải thiện quản trị rủi ro: Việc phân tích lượng lớn dữ liệu giúp các doanh nghiệp đánh giá rủi ro tốt hơn, nhờ xác định và giám sát tất cả các mối đe dọa tiềm ẩn, cũng như báo cáo thông tin chi tiết nhằm đưa ra chiến lược kiểm soát hiệu quả.
Chiến lược triển khai dữ liệu lớn hiệu quả trong doanh nghiệp
Xây dựng chiến lược triển khai dữ liệu lớn bắt đầu bằng việc xác định mục tiêu, ứng dụng cụ thể và dữ liệu sẵn có để tận dụng. Ngoài ra, bạn cần đánh giá các nguồn dữ liệu cần bổ sung để đáp ứng mục tiêu kinh doanh, cùng với các hệ thống hoặc công cụ mới để hỗ trợ những mục tiêu đó.
Khác với các giải pháp quản lý dữ liệu truyền thống, công nghệ và công cụ dữ liệu lớn được xây dựng hỗ trợ xử lý các tập dữ liệu kích thước lớn và phức tạp, với tốc độ cao.
Ví dụ: Hồ dữ liệu (data lake) có thể thu nhận, xử lý và lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc ở mọi quy mô theo định dạng gốc của chúng. Hồ dữ liệu đóng vai trò nền tảng để chạy nhiều phân tích thông minh khác nhau, bao gồm trực quan hóa dữ liệu, phân tích theo thời gian thực và học máy.
Điều quan trọng cần lưu ý là đối với dữ liệu lớn, không có chiến lược “phù hợp cho tất cả”. Những gì hiệu quả với một doanh nghiệp có thể không phải là cách tiếp cận phù hợp cho nhu cầu cụ thể của tổ chức bạn.
Tuy nhiên, dù theo đuổi chiến lược nào, hãy luôn đảm bảo đáp ứng các yếu tố sau đây:
- Tính mở (Open): Khi các nguồn dữ liệu ngày càng phong phú và những cải tiến công nghệ mới xuất hiện, dữ liệu lớn trở thành một hệ sinh thái với nhiều giao diện khác nhau, các nền tảng công nghệ nguồn mở và đám mây. Môi trường dữ liệu lớn cần được thiết kế để vừa cởi mở vừa dễ dàng thích ứng, cho phép các doanh nghiệp dễ dàng xây dựng giải pháp và có được dữ liệu cần thiết.
- Thông minh (Intelligent): Dữ liệu lớn đòi hỏi các năng lực liên quan đến dữ liệu, cho phép tích hợp dễ dàng với công nghệ phân tích thông minh, trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) để tiết kiệm thời gian, công sức, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết giúp cải thiện các quyết định kinh doanh và quản lý tổng thể cơ sở hạ tầng dữ liệu lớn. Ví dụ, bạn nên cân nhắc tự động hóa quy trình hoặc trao quyền tự phân tích dữ liệu để các thành viên có thể tự làm việc với dữ liệu, với sự hỗ trợ tối thiểu từ các nhóm khác.
- Linh hoạt (Flexible): Phân tích dữ liệu lớn cần sự đổi mới, linh hoạt. Điều này đòi hỏi phải xây dựng một nền tảng dữ liệu trao quyền truy cập theo yêu cầu vào các tài nguyên tính toán và lưu trữ, đồng thời mang tính thống nhất về dữ liệu để có thể dễ dàng khám phá và truy cập. Ngoài ra, người sử dụng có thể lựa chọn các công nghệ và giải pháp dễ dàng kết hợp hoặc ứng dụng đồng thời, nhằm tạo ra bộ công cụ dữ liệu phù hợp với khối lượng công việc và từng trường hợp cụ thể.
- Đáng tin cậy (Trusted): Tính tin cậy của dữ liệu có nghĩa là dữ liệu đó chính xác, có liên quan và được bảo vệ. Bất kể đến từ đâu, dữ liệu đều phải được bảo mật, và chiến lược dữ liệu lớn của bạn cũng cần cân nhắc đến các khả năng bảo mật cần thiết.
Để ứng dụng thành công dữ liệu lớn, doanh nghiệp cũng cần cân nhắc lựa chọn đối tác triển khai đáng tin cậy, có năng lực công nghệ để xử lý và phân tích dữ liệu quy mô lớn. Được thành lập trên nền tảng các thành quả nghiên cứu khoa học của Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn (thuộc Tập đoàn Vingroup) trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo và Khoa học Dữ liệu, VinBigdata sở hữu thế mạnh đặc biệt về hạ tầng dữ liệu lớn lên đến hàng nghìn terabyte thuộc hơn nhiều lĩnh vực khác nhau, cùng khả năng đáp ứng đa dạng ngôn ngữ (Việt, Anh, Pháp, Đức, Hà Lan,…). Đây là tiền đề để phát triển thành công các giải pháp công nghệ ứng dụng trong hệ sinh thái đa ngành thuộc Vingroup nói riêng và các doanh nghiệp tư nhân nói chung.
Với hơn 1 triệu dữ liệu hình ảnh khuôn mặt người, phương tiện, Autopilot,…, trên 30.000 giờ dữ liệu giọng nói và 3.500 terabyte dữ liệu thuộc 100+ lĩnh vực kiến thức, VinBigdata cung cấp các giải pháp thuộc VinBase (Nền tảng trí tuệ nhân tạo tạo sinh) và Vizone (Hệ sinh thái các giải pháp phân tích hình ảnh thông minh). Quy trình triển khai, quản lý, vận hành đáp ứng các tiêu chuẩn về bảo mật dữ liệu của thế giới.
Kết luận
Dữ liệu lớn là một xu hướng quan trọng trong thời đại số và là một công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp đột phá tăng trưởng. Dữ liệu lớn gắn với đặc tính 7V (Volume, Velocity, Variety, Variability, Veracity, Visualization, Value). Để khai thác hiệu quả dữ liệu lớn, doanh nghiệp cần có một chiến lược phù hợp, đảm bảo tính mở, thông minh, linh hoạt và đáng tin cậy của dữ liệu.
Liên hệ với VinBigdata để được tư vấn chuyên sâu về chiến lược triển khai dữ liệu lớn:
- Fanpage: VinBigdata
- LinkedIn: VinBigData
- Email: info@vinbigdata.com
- Hotline: (024) 3 208 8208
