Big Data là gì? Những đặc trưng và ứng dụng của Big Data

Trong những năm gần đây, chắc hẳn bạn đã nghe nhiều về cụm từ Big Data, nhưng bạn có thực sự hiểu rõ về sức mạnh mà nó mang lại không? Với thế giới mà dữ liệu ngày càng trở nên phong phú và phức tạp, việc khai thác chúng đã trở thành yếu tố quyết định sự thành công của doanh nghiệp. Đây không chỉ là một xu hướng công nghệ mà còn là một cơ hội cho các tổ chức trên toàn thế giới. Để hiểu rõ hơn về vấn đề này, A.I Tech sẽ chia sẻ đến bạn khái niệm Big Data là gì cũng như những ứng dụng của nó qua bài viết sau.

Big Data là gì?

Big Data là thuật ngữ được dùng để chỉ tổng khối lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, với quy mô lớn đến mức rất khó để có thể xử lý bằng thủ công.

Nói một cách dễ hiểu, dữ liệu lớn là tập hợp của những dữ liệu với kích thước lớn hơn, phức tạp hơn, đặc biệt là được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Những tập dữ liệu này có quy mô đến mức các phần mềm truyền thống không thể xử lý được chúng. Tuy nhiên, khối lượng dữ liệu lớn này có thể được áp dụng vào việc giải quyết các vấn đề ở nhiều lĩnh vực khác nhau mà trước đây vẫn không giải quyết được.

Hy vọng những thông tin trên đây đã giúp bạn hiểu được tổng quan về định nghĩa dữ liệu lớn là gì. Vậy thì công nghệ Big Data được hình thành như thế nào? Nó có lợi ích gì mà lại quan trọng đến thế? Cùng chúng tôi khám phá chi tiết hơn qua những nội dung sau nhé!

Lịch sử hình thành Big Data

Nguồn gốc của dữ liệu lớn bắt đầu hình thành từ những năm 1960 đến năm 1970, khi cơ sở dữ liệu SQL đang dần phát triển và các trung tâm dữ liệu đầu tiên xuất hiện.

Vào năm 2005, có thể thấy được đây là giai đoạn mà các dữ liệu người dùng tạo ra thông qua các nền tảng mạng xã hội như Facebook, YouTube,… và các dịch vụ trực tuyến khác gia tăng đáng kể.

Cũng vào năm 2005, Hadoop, một framework mã nguồn mở, đã được tạo ra để hỗ trợ quá trình lưu trữ và phân tích dữ liệu lớn. Sự phát triển của các framework (như Hadoop hay Spark) là yếu tố cần thiết để thúc đẩy sự phát triển của dữ liệu lớn Big Data, vì chúng làm cho việc xử lý dữ liệu lớn trở nên dễ dàng hơn và chi phí lưu trữ cũng giảm đi.

Các đặc trưng của Big Data

• Volume: Big Data thực sự có khối lượng dữ liệu cực kỳ lớn. Với sự phát triển mạnh mẽ của internet, lượng dữ liệu được tạo ra đang tăng đáng kể theo từng ngày, từng giờ. Khối lượng dữ liệu này được các tổ chức thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như từ thiết bị IoT, video, giao dịch kinh doanh,… và từ các nền tảng truyền thông xã hội.
• Velocity: Ngoài khối lượng dữ liệu lớn, một đặc trưng không thể thiếu của Big Data là tốc độ xử lý nhanh. Trong thực tế, các dữ liệu từ ứng dụng phổ biến trong những lĩnh vực như tài chính – ngân hàng, y tế, Internet,… cần phải được xử lý trong thời gian thực. Công nghệ quản lý dữ liệu lớn ngày càng tiên tiến cho phép chúng ta có thể xử lý dữ liệu trực tiếp trước khi lưu trữ vào cơ sở dữ liệu.
• Variety: Trước đây, hầu hết dữ liệu có thể được thu thập dưới dạng bảng, được gọi là dữ liệu có cấu trúc. Nhưng ngày nay, dữ liệu thường xuất hiện dưới dạng phi cấu trúc như bài viết trên mạng xã hội, âm thanh, video,… Công nghệ dữ liệu lớn cho phép kết nối và phân tích đa dạng các loại dữ liệu này với nhau.
• Veracity: Tính đặc trưng này liên quan đến việc xác định chất lượng của tập dữ liệu và quá trình làm sạch dữ liệu một cách có hệ thống. Qua đó, giải pháp Big Data sẽ giúp nâng cao tính đáng tin cậy và chính xác của dữ liệu, đồng thời cũng hỗ trợ cho quá trình phân tích diễn ra nhanh chóng hơn.
• Value: Trong công nghệ dữ liệu lớn, giá trị thông tin được coi là một trong những yếu tố quan trọng nhất. Chất lượng của dữ liệu được thu thập có thể bị biến đổi đáng kể, điều này sẽ có ảnh hưởng lớn đến việc phân tích đáng tin cậy của thông tin đó.

Bên cạnh 5 đặc trưng chính như trên, dữ liệu lớn còn có rất nhiều tính chất khác, có thể kể đến như: Variability, Relationality,…

Phân loại Big Data

Big Data có thể được phân loại dựa trên 3 loại dữ liệu được thu thập phổ biến nhất là: dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu bán cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc.

• Dữ liệu có cấu trúc: Đây là những dữ liệu có định dạng cụ thể, có thể truy cập, lưu trữ và xử lý dễ dàng. Các thành phần của dữ liệu có cấu trúc được phân loại một cách rõ ràng, cho phép các nhà thiết kế và quản trị viên bên cơ sở dữ liệu có thể áp dụng các thuật toán đơn giản để tìm kiếm và phân tích.
• Dữ liệu phi cấu trúc: Đây chính là một tập hợp dữ liệu không được xác định một cách rõ ràng. Loại dữ liệu này thường không có cấu trúc cố định, đồng thời rất khó để tìm hiểu và phân tích. Nó thường là một tập dữ liệu hỗn loạn và có thể thay đổi theo thời gian. Dữ liệu phi cấu trúc mà chúng ta thường thấy bao gồm các phần như nhận xét, tweet, lượt chia sẻ, bài đăng trên mạng xã hội, video trên YouTube mà người dùng xem,…
• Dữ liệu bán cấu trúc: Đây là sự kết hợp giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Email là một ví dụ điển hình cho kiểu dữ liệu này vì chúng chứa cả dữ liệu phi cấu trúc trong nội dung thư. Các thiết bị dùng để gắn thẻ địa lý và thời gian cũng cung cấp dữ liệu có cấu trúc.

Vai trò của Big Data đối với doanh nghiệp

• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Dữ liệu lớn góp phần hỗ trợ doanh nghiệp trong việc phân tích và hiểu sâu hơn về khách hàng mục tiêu. Khi sử dụng Big Data, các doanh nghiệp có thể tự mình điều chỉnh sản phẩm sao cho phù hợp với nhu cầu của thị trường mà không cần phải đầu tư nhiều vào các chiến dịch quảng cáo không mang lại hiệu quả.
• Nâng cao năng suất hoạt động: Các công nghệ Big Data hiện đại có thể hỗ trợ các nhà nghiên cứu và chuyên gia phân tích dữ liệu kiểm tra các lượng dữ liệu lớn một cách hiệu quả, giúp họ có cái nhìn tổng quan nhanh chóng và chính xác nhất về dữ liệu.
• Hỗ trợ phát triển đổi mới: Dựa vào những thông tin mà các chuyên gia phân tích khám phá thông qua dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể cải tiến hoạt động kinh doanh của mình. Đồng thời, việc phân tích dữ liệu cũng hỗ trợ giám sát, theo dõi thị trường theo thời gian thực, giúp doanh nghiệp đổi mới kịp thời để theo kịp xu hướng.
• Tối ưu hoá chi phí: Công nghệ này giúp giảm thời gian cần thiết để nghiên cứu thị trường mà vẫn đảm bảo chất lượng của dữ liệu. Big Data được coi là một yếu tố quan trọng giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chi phí và từ đó gia tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp trong dài hạn.

Cách thức hoạt động của Big Data

Quá trình xử lý dữ liệu lớn sẽ bao gồm một chuỗi quá trình liên tục, bắt đầu từ việc thu thập thông tin thô cho đến việc sử dụng thông tin có giá trị.

• Thu thập dữ liệu: Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, chủ yếu đến từ 2 nguồn chính: các nguồn truyền thống (hệ thống cơ sở dữ liệu, báo cáo, các cuộc khảo sát) và các nguồn trực tuyến (mạng xã hội, trang web, ứng dụng di động)
• Lưu trữ dữ liệu: Tất cả các hệ thống Big Data đều cần một nơi lưu trữ an toàn, có khả năng mở rộng để chứa dữ liệu trước hoặc sau khi được xử lý. Tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể, bạn cũng có thể cần đến các giải pháp lưu trữ tạm thời cho dữ liệu đang được chuyển tiếp.
• Xử lý dữ liệu: Mục tiêu của quá trình này là làm sạch dữ liệu (bằng cách loại bỏ các sai sót và các dữ liệu không hợp lệ), loại bỏ các bản ghi trùng lặp, điền vào các giá trị thiếu và chuẩn hóa dữ liệu thống nhất cùng một đơn vị đo lường để đảm bảo tính nhất quán và chính xác trước khi tiến hành phân tích.
• Phân tích dữ liệu: Trong giai đoạn này, thông tin sẽ được thử nghiệm với nhiều mô hình, thuật toán và phương pháp phân tích khác nhau để đưa ra các xu hướng, mẫu và thông tin quan trọng. Đây là quá trình phức tạp, đòi hỏi kiến thức chuyên môn cao.
• Sử dụng và trực quan hóa dữ liệu: Quá trình này hỗ trợ việc chuyển kết quả phân tích thành các hình ảnh trực quan, giúp người dùng dễ dàng hiểu và thu thập thông tin. Việc áp dụng các dạng trực quan này giúp người dùng nhận diện dễ dàng các mẫu, xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu, từ đó hỗ trợ quyết định hiệu quả hơn.

Để quá trình này hiệu quả hơn, doanh nghiệp có thể sử dụng các kỹ thuật thống kê, khai thác dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo. Vậy làm thế nào để doanh nghiệp có thể áp dụng công nghệ dữ liệu lớn này vào hoạt động của mình? Cùng A.I Tech theo dõi nội dung tiếp theo để tìm lời giải đáp cho thắc mắc này nhé!

Cách áp dụng Big Data vào hoạt động doanh nghiệp

Để có thể sử dụng công nghệ này một cách hiệu quả, hãy thực hiện theo quy trình sau:

• Lên chiến lược cho Big Data: Đây là một kế hoạch được thiết kế để giúp doanh nghiệp theo dõi và cải tiến quy trình thu thập, lưu trữ, quản lý, chia sẻ và sử dụng dữ liệu trong và ngoài tổ chức. Khi đó, doanh nghiệp cần kết hợp mục tiêu kinh doanh với các nguồn lực công nghệ hiện có để đảm bảo quá trình diễn ra hiệu quả nhất có thể.
• Xác định các nguồn của dữ liệu: Tại đây, doanh nghiệp cần xác định nguồn dữ liệu của mình bắt nguồn từ đâu, là streaming data (đến từ IoT và các thiết bị thông minh), dữ liệu từ các nền tảng truyền thông xã hội, dữ liệu có sẵn được công khai, hay là dữ liệu đến từ Cloud, nhà cung cấp và khách hàng.
• Truy cập, quản lý và lưu trữ dữ liệu lớn: Ngày nay, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, các hệ thống máy tính đã có đủ tốc độ và tính linh hoạt để truy cập nhanh chóng vào các tập dữ liệu lớn của Big Data.
• Phân tích Big Data: Bằng cách sử dụng điện toán lưới hoặc thực hiện các phân tích trên bộ nhớ đệm có hiệu suất cao, doanh nghiệp có thể tiến hành phân tích trên toàn bộ Big Data. Mục tiêu vẫn là thu được giá trị và thông tin chi tiết từ dữ liệu.
• Đưa ra quyết định hợp lý: Dữ liệu chính xác có thể giúp quá trình phân tích trở nên chính xác hơn và dẫn đến quyết định hợp lý hơn. Các doanh nghiệp có thể sử dụng nó để phân tích, dự đoán xu hướng và đề xuất các chiến lược phù hợp, từ đó tạo ra nhiều giá trị, lợi nhuận và tăng cường sự cạnh tranh trên thị trường.

Để có thể tận dụng công nghệ này một cách toàn diện, doanh nghiệp nên thực hiện chuyển đổi số. A.I Tech tự hào là đơn vị cung cấp giải pháp và phần mềm chuyển đổi số uy tín. Trong đó, A.I Tech cũng đã phát triển các phần mềm ứng dụng dữ liệu lớn như hệ thống giám sát tàu khi nhập cảng, hệ thống giám sát hoạt động thiết bị trong nhà máy,… để đáp ứng nhu cầu doanh nghiệp. Nếu bạn muốn áp dụng công nghệ Big Data vào hoạt động kinh doanh của mình, hãy liên hệ ngay đến HOTLINE 0949491355 để được tư vấn chi tiết.

Ứng dụng của Big Data trong các lĩnh vực

Ngân hàng

Ngày nay, hầu hết các tổ chức trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính và bảo hiểm đều đang cố gắng áp dụng các phương pháp mới để tận dụng dữ liệu nhằm thúc đẩy sự phát triển và đổi mới sản phẩm. Với sự hỗ trợ từ Big Data, ngân hàng có thể theo dõi hành vi của khách hàng, xác định nguồn dữ liệu cần thiết nhằm thu thập dữ liệu để đưa ra các giải pháp.

Hệ thống Big Data cũng có khả năng tự động phát hiện các giao dịch bất thường, các trường hợp gian lận, giúp ngân hàng giải quyết vấn đề một cách nhanh chóng mà không tạo ra những lỗ hổng lớn trong ngành. Nhờ vào khả năng khai thác dữ liệu lớn và áp dụng những tiến bộ về công nghệ, hệ thống ngân hàng luôn đảm bảo được mức độ an ninh cho thông tin về tài khoản, khách hàng và các giao dịch.

Y tế

Ở Việt Nam, một số bệnh viện đã áp dụng công nghệ Big Data để khai thác thông tin người bệnh, quản lý việc đặt lịch hẹn với bác sĩ thông qua các ứng dụng di động thông minh. Một số tính năng của Big Data trong y tế bao gồm:

• Cho phép quản trị viên biết được lịch trình của các bác sĩ theo thời gian.
• Sử dụng hồ sơ sức khỏe điện tử để theo dõi tình hình sức khỏe của bệnh nhân.
• Đánh giá tình trạng bệnh dựa trên các triệu chứng và phát hiện bệnh ở giai đoạn đầu.
• Sử dụng các thiết bị kỹ thuật số như vòng đeo tay thông minh để theo dõi sức khỏe của người bệnh và gửi thông tin đến bác sĩ.
• Lưu trữ các hồ sơ nhạy cảm, bảo mật thông tin một cách an toàn và hiệu quả.

Thương mại điện tử

Ngày nay, xu hướng thương mại điện tử đang dần trở nên phổ biến và chiếm ưu thế so với các mô hình truyền thống. Big Data cũng đóng vai trò quan trọng trong quá trình chuyển đổi này.

Dữ liệu lớn giúp chuyển đổi số hóa các hành động, thói quen, sở thích và mức độ quan tâm của khách hàng đối với doanh nghiệp. Các thông tin này giúp doanh nghiệp tối đa hóa lợi nhuận bằng cách phản ánh đúng nhu cầu của khách hàng, xây dựng chính sách phân phối thông minh và gia tăng hiệu quả bán hàng.

Ngoài ra, người tiêu dùng cũng sẽ được hưởng lợi từ công nghệ này, họ có thể tiết kiệm được nhiều thời gian và có trải nghiệm mua sắm an toàn hơn. Đồng thời, doanh nghiệp cũng có thể cải thiện kết quả kinh doanh bằng cách dự đoán được xu hướng hàng hóa trong tương lai dựa vào những dữ liệu trên hệ thống Big Data.

Ngành bán lẻ

Các doanh nghiệp bán lẻ thu thập dữ liệu lớn này để phát triển chiến lược sản phẩm và tạo ra các chiến dịch Marketing hiệu quả. Việc áp dụng Big Data trong ngành bán lẻ có những ưu điểm nổi bật như:

• Hỗ trợ quản lý xây dựng mô hình chi tiêu của từng khách hàng.
• Sử dụng kết quả phân tích dự đoán để hiểu và so sánh tỷ lệ cung cầu, đồng thời giúp họ tránh các sản phẩm không phù hợp với nhu cầu của thị trường.
• Xác định vị trí bày sản phẩm trên kệ dựa trên thói quen và nhu cầu mua sắm của khách hàng.
• Kết hợp phân tích dữ liệu về thời gian, truyền thông xã hội, giao dịch và các yếu tố khác để xác định sản phẩm phù hợp nhằm cung ứng cho khách hàng.

Digital Marketing

Dưới đây là một số ứng dụng thực tế của Big Data trong lĩnh vực Marketing số này:

• Phân tích thị trường và các đối thủ cạnh tranh, đồng thời đánh giá mục tiêu kinh doanh để xác định cơ hội và thách thức cho các kế hoạch kinh doanh.
• Xác định đối tượng người dùng trên các mạng xã hội dựa trên các thông tin như giới tính, độ tuổi, sở thích và thu nhập, từ đó xác định nhóm khách hàng mục tiêu.
• Tìm ra các chủ đề và nội dung phổ biến mà nhiều người dùng tìm kiếm để xây dựng chiến lược nội dung SEO trên các công cụ tìm kiếm.
• Tạo ra các đối tượng tương tự bằng cách sử dụng dữ liệu có sẵn để nhắm mục tiêu đến các khách hàng có đặc điểm tương tự, giúp tăng cơ hội kiếm lời.

Dịch vụ khách hàng

Trong giai đoạn mới tham gia vào thị trường, việc sử dụng Big Data sẽ hỗ trợ chủ doanh nghiệp trong việc tìm ra các giải pháp và đề xuất tối ưu để hiểu rõ khách hàng và tìm ra lợi thế cạnh tranh. Ứng dụng Big Data vào ngành dịch vụ khách hàng giúp mang lại những lợi ích như:

• Xác định yêu cầu của khách hàng, tập trung vào việc đáp ứng nhu cầu và mong muốn của họ để nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
• Phân tích hành vi và mối quan tâm của khách hàng để tạo ra các sản phẩm/dịch vụ phù hợp, cùng với việc thiết kế mô hình tiếp thị hiệu quả.
• Hiểu được sự tương đồng giữa khách hàng và nhu cầu của họ, từ đó có thể xây dựng các chiến dịch quảng cáo chính xác và mang lại hiệu quả cao.

Giao thông vận tải

Không chỉ dừng lại ở các lĩnh vực trên, Big Data còn được ứng dụng trong các trung tâm giám sát điều hành giao thông thông minh. Việc sử dụng dữ liệu lớn trong lĩnh vực giao thông vận tải cũng mang lại nhiều tính năng, bao gồm:

• Theo dõi các tuyến đường của xe buýt để cung cấp thông tin cho người dùng, đảm bảo rằng xe buýt đến đúng trạm dừng và đúng thời gian.
• Các doanh nghiệp vận tải cá nhân có thể áp dụng dữ liệu lớn để quản lý tài sản, kiểm tra và cải tiến các phương tiện, cũng như tối ưu hóa quy trình vận hành của mình.
• Quản lý hệ thống giám sát đèn giao thông nhằm hỗ trợ quá trình điều khiển giao thông.
• Sử dụng Big Data để lên kế hoạch cho lộ trình di chuyển đến các điểm đích khác nhau trong các chuyến du lịch.

Cơ sở hạ tầng IT hỗ trợ Big Data

Để có thể ứng dụng dữ liệu lớn vào hoạt động của mình một cách hiệu quả nhất, cơ sở hạ tầng IT của bạn cần phải đáp ứng đủ các yếu tố như sau:

• Hệ thống lưu trữ phân tán: Bao gồm các máy chủ và hệ thống lưu trữ được kết nối với nhau qua mạng. Các hệ thống này giúp lưu trữ và quản lý dữ liệu lớn của Big Data.
• Cụm máy chủ (Cluster): Cơ sở hạ tầng IT của bạn nên sử dụng các cụm máy chủ để lưu trữ và xử lý dữ liệu vì cụm máy chủ này cho phép mở rộng và tăng khả năng xử lý để đáp ứng nhu cầu của dữ liệu lớn.
• Ảo hóa (Virtualization): Công nghệ ảo hóa có tác dụng giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên máy chủ và hỗ trợ triển khai các ứng dụng Big Data linh hoạt hơn.
• Mạng lưới (Networking): Đây là yếu tố thúc đẩy sự kết nối giữa các thành phần hệ thống. Việc sở hữu một mạng lưới chất lượng cao sẽ giúp truyền tải dữ liệu hiệu quả trong môi trường của dữ liệu lớn.
• Bảo mật và an ninh: Cơ sở hạ tầng Big Data cần được bảo vệ bằng các biện pháp bảo mật và an ninh để đảm bảo tính toàn vẹn, riêng tư và an toàn của dữ liệu.
• Khả năng mở rộng: Cơ sở hạ tầng IT cần có khả năng mở rộng linh hoạt để đáp ứng nhu cầu gia tăng của dữ liệu lớn theo thời gian.

Những yếu tố này sẽ kết hợp với nhau để tạo nên một cơ sở hạ tầng mạnh mẽ để hỗ trợ việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn của Big Data.

Có các công nghệ Big Data nào?

Dưới đây là một số công nghệ phổ biến trong lĩnh vực Big Data:

• Hệ sinh thái Hadoop: Hadoop là một framework mã nguồn mở được sử dụng để xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn trên các cụm máy tính. Nó cung cấp một cơ chế phân tán để xử lý các tác vụ phức tạp và đa dạng trên dữ liệu lớn. Phần mềm này bao gồm nhiều phần như: Hadoop MapReduce, Hadoop YARN, Hadoop Distributed File System và Hadoop Common.
• Apache Spark: Apache Spark là một framework xử lý dữ liệu lớn trong Hadoop, được thiết kế để xử lý dữ liệu lớn Big Data nhanh chóng và hiệu quả. Spark hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, xử lý dữ liệu đồng thời, xử lý đồ thị và machine learning,…
• In-memory databases: So với cơ sở dữ liệu trên đĩa, cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ có tốc độ truy xuất nhanh hơn, điều này làm cho nó trở thành một yếu tố quan trọng trong việc phân tích Big Data và tạo ra các kho dữ liệu lớn.
• Data lakes: Data Lakes là nơi lưu trữ một lượng dữ liệu thô vô cùng lớn ở dạng gốc. Sự bùng nổ của Internet of Things và chuyển đổi số đã thúc đẩy sự phát triển của Data Lakes, giúp người dùng dễ dàng truy cập vào một khối lượng dữ liệu lớn mọi lúc họ cần.
• NoSQL Databases: Loại cơ sở dữ liệu này có tác dụng hỗ trợ lưu trữ và quản lý dữ liệu một cách linh hoạt và hiệu quả hơn so với các hệ thống cơ sở dữ liệu SQL, phù hợp với nhiều loại ứng dụng và có khả năng mở rộng theo chiều ngang.

Sự khác nhau giữa Big Data và Data Mining là gì?

Tiêu chí	Data Mining	Big Data
Khái niệm	Là quá trình khám phá và khai thác thông tin từ dữ liệu, bao gồm việc phân tích để phát hiện ra các mối liên hệ ẩn, xây dựng mô hình, dự đoán và tìm kiếm các mẫu	Là tập hợp các dữ liệu lớn và phức tạp, yêu cầu sử dụng các công nghệ và phương pháp đặc biệt để trích xuất thông tin hữu ích và triển khai các ứng dụng
Mục đích chính	Chú trọng vào việc khám phá các mối quan hệ, tri thức mới và đưa ra dự đoán từ dữ liệu	Hỗ trợ trong việc tổng hợp và phân tích dữ liệu lớn để tìm ra thông tin quan trọng và tạo ra giá trị
Công nghệ chính	Sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình, khai thác thông tin, phân loại và gom cụm dữ liệu	Sử dụng các công nghệ như: Hadoop, Spark, NoSQL, HBase, Cassandra, Kafka, và nhiều công nghệ khác
Quy mô	Thường có quy mô nhỏ hơn so với Big Data, thường chỉ từ vài GB đến vài TB	Có quy mô rất lớn, có thể lên đến hàng tỷ hoặc triệu GB
Lĩnh vực ứng dụng	Thường được sử dụng trong các lĩnh vực như khai thác dữ liệu, phân tích dữ liệu, bán hàng, quản lý chuỗi cung ứng,…	Thường được ứng dụng trong các lĩnh vực như ngân hàng, kinh doanh, y tế, giáo dục, thương mại điện tử, giao thông vận tải,…

Những thách thức còn tồn tại khi sử dụng Big Data

Mặc dù Big Data hứa hẹn nhiều, nhưng cũng đối mặt với nhiều thách thức và khó khăn trong việc sử dụng như:

• Ngân sách và chi phí: Triển khai dữ liệu lớn đòi hỏi chi phí đầu tư ban đầu khá lớn và cần phải có kế hoạch chi tiết và sẵn sàng đối mặt với những chi phí đáng kể. Bên cạnh đó, với việc khối lượng dữ liệu tăng với tốc độ cấp số nhân, việc cải thiện cơ sở hạ tầng cũng đặt ra thách thức tương tự.
• Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu kém chất lượng có thể dẫn đến thông tin không chính xác, gây ảnh hưởng đến quá trình phân tích. Cuối cùng, các doanh nghiệp phải chịu hậu quả bằng cách tăng chi phí kinh doanh và các vấn đề khác còn phức tạp hơn.
• Bảo mật và quyền riêng tư: Sử dụng Big Data đặt ra những vấn đề liên quan đến bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư. Với lượng lớn dữ liệu được thu thập và phân tích, có nguy cơ dữ liệu cá nhân và nhạy cảm bị rò rỉ hoặc lạm dụng, đặc biệt là khi không có các biện pháp bảo mật đủ mạnh.

Lời kết

Tóm lại, việc khai thác và áp dụng Big Data đúng cách có thể mang lại nhiều lợi ích vượt trội cho các doanh nghiệp và tổ chức. Qua bài viết trên, chúng tôi hy vọng bạn đã có cái nhìn tổng quan nhất về định nghĩa cũng như các ứng dụng nổi bật của dữ liệu lớn. Nếu có bất kỳ thắc mắc nào, hãy liên hệ qua số HOTLINE 0949491355 để A.I Tech giải đáp giúp bạn nhé! Đừng quên theo dõi thêm các bài viết tiếp theo của chúng tôi để nắm được những thông tin công nghệ mới nhất nhé!