BIG DATA/ANALYTICS LÀ GÌ? ỨNG DỤNG

BIG DATA/ANALYTICS LÀ GÌ? ỨNG DỤNG DỮ LIỆU LỚN TRÊN THẾ GIỚI VÀ VIỆT NAM 2014

Theo báo cáo Top 10 xu hướng công nghệ của Gartner 2012 thì BigData là một trong những công nghệ quan trọng nhất. Có rất nhiều điều thú vị về BigData và cũng có rất nhiều sự nhầm lẫn về nó. Bài này sẽ cung cấp một định nghĩa “5Vs” về Big Data và các ví dụ ứng dụng của dữ liệu lớn qua các sản phẩm thực tế trên Thế giới và Việt Nam để bạn có được những hiểu biết ban đầu về một số khả năng của BigData.

Định nghĩa Big Data.

Trên thế giới có nhiều định nghĩa về Big Data. Vào năm 2001, nhà phân tích Doug Laney của hãng META Group (bây giờ chính là công ty nghiên cứu Gartner) đã nói rằng những thách thức và cơ hội nằm trong việc tăng trưởng dữ liệu có thể được mô tả bằng ba chiều “3V”: tăng về số lượng lưu trữ (volume), tăng về tốc độ xử lý (velocity) và tăng về chủng loại (variety). Giờ đây, Gartner cùng với nhiều công ty và tổ chức khác trong lĩnh vực công nghệ thông tin tiếp tục sử dụng mô hình “3V” này để định nghĩa nên Big Data. Đến năm 2012, Gartner bổ sung thêm rằng Big Data ngoài ba tính chất trên thì còn phải “cần đến các dạng xử lí mới để giúp đỡ việc đưa ra quyết định, khám phá sâu vào sự vật/sự việc và tối ưu hóa các quy trình làm việc”.

Sau đây là khái niệm mới về Big Data 2014 của Gartner về mô hình “5Vs” – năm tính chất quan trọng nói lên Big Data:

Volume (Số lượng lưu trữ)

Big Data (“dữ liệu lớn”) là tập hợp dữ liệu có dung lượng lưu trữ vượt mức đảm đương của những ứng dụng và công cụ truyền thống. Kích cỡ của Big Data đang từng ngày tăng lên, và tính đến năm 2012 thì nó có thể nằm trong khoảng vài chục terabyte cho đến nhiều petabyte (1 petabyte = 1024 terabyte) chỉ cho một tập hợp dữ liệu mà thôi.

Velocity (Tốc độ xử lý)

Dung lượng gia tăng của dữ liệu rất nhanh và tốc độ xử lý đang tiến tới real-time. Các ứng dụng phổ biến trên lĩnh vực Internet, Tài chính, Ngân hàng, Hàng không, Quân sự, Y tế – Sức khỏe ngày hôm nay phần lớn dữ liệu lớn đc xử lý real-time. Công nghệ xử lý dữ liệu lớn ngày một tiên tiến cho phép chúng ta xử lý tức thì trước khi chúng được lưu trữ vào cơ sở dữ liệu.

Variety (Đa dạng chủng loại)

Hình thức lưu trữ và chủng loại dữ liệu ngày một đa dạng hơn. Trước đây chúng ta hay nói đến dữ liệu có cấu trúc thì ngày nay hơn 80% dữ liệu trên thế giới được sinh ra là phi cấu trúc (tài liệu, blog, hình ảnh, video, voice v.v.). Công nghệ Big Data cho phép chúng ta ngày nay liên kết và phân tích đa dạng chủng loại dữ liệu với nhau như comments/post của một nhóm người dùng nào đó trên Facebook với thông tin video được chia sẻ từ Youtube và Twitter.

Veracity (Độ chính xác)

Một trong những tính chất phức tạp nhất của BigData là độ chính xác của dữ liệu. Với xu hướng Social Media và Social Network ngày nay và sự gia tăng mạnh mẽ tính tương tác và chia sẻ của người dùng Mobile làm cho bức tranh xác định về độ tin cậy & chính xác của dữ liệu ngày một khó khăn hơn. Bài toán phân tích và loại bỏ dữ liệu thiếu chính xác và nhiễu đang là tính chất quan trọng của BigData.

Value (Giá trị thông tin)

Giá trị thông tin là tính chất quan trọng nhất của xu hướng công nghệ Big Data. Ở đây doanh nghiệp phải hoạch định được những giá trị thông tin hữu ích của BigData cho vấn đề, bài toán hoặc mô hình hoạt động kinh doanh của mình. Có thể nói việc đầu tiên là phải xác định được tính chất “Value” thì mới nên bắt tay vào BigData.

Kết quả (Anh) 2:

BIG DATA / Analytics? BIG DATA APPLICATIONS AND VIETNAM WORLD 2014

Top 10 report by Gartner technology trends in 2012, the BigData is one of the most important technologies. There are many interesting things about BigData and also a lot of confusion about it. This article will provide a definition of "5Vs" about Big Data and examples of big data applications through the actual product in the world and Vietnam so that you get the original understanding of a number of possibilities of BigData.

defining Big Data.

in the world there are many definitions of Big Data. In 2001, Doug Laney analyst firm META Group (now is the Gartner research firm) said that the challenges and opportunities in data growth can be described in three dimensions "3V ": increase the amount of storage (volume), increase the processor speed (velocity) and the increase in type (variety). Now, Gartner and many other companies and organizations in the field of information technology continue to use the "3V" to define Big Data should. By 2012, Gartner added that Big Data in addition to the three properties on the more "need for new forms of treatment to help with decision making, exploring deep into things / events and optimize the workflow ".

here is the new concept of big data by Gartner in 2014 on the model of" 5Vs "- important property in big data says:

volume (Number of storage)

big data (" big data " ) is a collection of data storage capacity in excess of assumed applications and traditional tools. Big Data size is increasing day by day, and as of 2012, it can be between a few dozen terabytes to many petabytes for (1 petabyte = 1024 terabytes) only for a set of data only.

Velocity (Speed the handle)

capacity increase of data very fast processing speed and real-time approaching. Popular applications on the Internet sector, Finance, Banking, Aviation, Military, Health - Health today most large data handling real-time DC. Data processing technology and more advanced large allows us to handle instant before they are stored in the database.

Variety (Diversity category)

Form of storage and a category of multi-date data more formats. Previously we mentioned data or structured than 80% today, the data in the world is born is unstructured (documents, blogs, images, video, voice, etc.). Big Data technology allows us today link and analyze diverse data types together as comments / post of a certain group of users on Facebook with information shared videos from Youtube and Twitter.

Veracity ( accuracy)

One of the most complex nature of BigData the accuracy of the data. With the trend of Social Media and Social Network today and strongly increase the interaction and sharing of user-Mobile makes identifying picture of reliability and accurate data of a more difficult day. Problem analysis and eliminate data inaccuracies and interference are important characteristics of BigData.

Value (value information)

Value of information is the most important characteristics of Big Data technology trends. There must now be planned values ​​of BigData useful information for issues, problems or model your business. We can say the first thing is to determine the nature of "Value", it should embark on BigData new.