Dữ liệu lớn là gì?

Dữ liệu lớn là tập hợp các thông tin có quy mô rất lớn và độ phức tạp cao, vượt quá khả năng quản lý của các công cụ quản lý dữ liệu truyền thống. Khối lượng thông tin chỉ là một trong những khía cạnh của dữ liệu lớn. Những yếu tố quan trọng khác bao gồm tốc độ dữ liệu thay đổi, sự đa dạng về định dạng và các thông tin chuyên sâu thu được khi dữ liệu được phân tích. Khi kết hợp lại, các yếu tố này giúp chúng ta hiểu rõ bản chất của dữ liệu lớn và cách ứng dụng.

Khác với các hệ thống dữ liệu truyền thống vốn dựa vào một máy tính duy nhất hoặc giải pháp lưu trữ tập trung, thì dữ liệu lớn được quản lý bằng điện toán phân tán – tức là nhiều máy và hệ thống lưu trữ được kết nối với nhau. Phương pháp này phân chia khối lượng xử lý cho nhiều máy, mỗi máy đảm nhận một phần dữ liệu cùng lúc. Nhờ đó, điện toán phân tán cho phép xử lý dữ liệu lớn, phức tạp hiệu quả hơn và gần như theo thời gian thực, bằng cách vượt qua những giới hạn của một bộ xử lý hay thiết bị lưu trữ đơn lẻ.

Khi nói về ý nghĩa của dữ liệu lớn và điểm khác biệt của dữ liệu lớn so với dữ liệu thông thường, người ta thường nhắc đến các đặc điểm sau – được gọi là “5 chữ V của dữ liệu lớn”:
 

• Khối lượng (Volume): Dữ liệu được tạo ra với khối lượng khổng lồ. Nó bao gồm mọi thứ từ giao dịch trực tuyến, dữ liệu từ cảm biến kết nối, cho đến bài đăng trên mạng xã hội và luồng video.
  
  
• Tốc độ (Velocity): Dữ liệu di chuyển rất nhanh. Nó được tạo, truyền tải và phân tích theo thời gian thực hoặc gần với thời gian thực.
  
  
• Đa dạng (Variety): Dữ liệu không chỉ thuộc một loại hay một nhóm duy nhất. Nó tồn tại dưới nhiều định dạng khác nhau, từ các bảng biểu có cấu trúc cho đến nội dung phi cấu trúc như tệp âm thanh, hình ảnh và văn bản tự do.
  
  
• Độ tin cậy (Veracity): Dữ liệu có thể không chính xác hoặc không nhất quán. Độ tin cậy đề cập đến mức độ đáng tin cậy của dữ liệu – liệu dữ liệu có “sạch” và nhất quán hay không – đặc biệt khi dữ liệu đến từ các nguồn nhiễu hoặc không đầy đủ.
  
  
• Giá trị (Value): Dữ liệu phải mang lại lợi ích thực tiễn. Giá trị của dữ liệu lớn nằm ở khả năng hỗ trợ ra quyết định, cải thiện quy trình và tạo ra kết quả có ý nghĩa thông qua việc phân tích.

Cùng với nhau, năm đặc tính này tạo nên điểm khác biệt của dữ liệu lớn. Một tổ chức đơn lẻ có thể tạo ra dữ liệu phức tạp từ tương tác với khách hàng, chuỗi cung ứng, hệ thống nhân sự và các ứng dụng đám mây. Việc thu thập và phân tích dữ liệu lớn giúp tập hợp toàn bộ thông tin này lại, quản lý dòng dữ liệu giữa các hệ thống và phát hiện các mô hình hỗ trợ ra quyết định chính xác hơn cũng như mang lại kết quả tốt hơn.

Dữ liệu lớn hoạt động như thế nào?

Làm việc với dữ liệu lớn bao gồm kết hợp các tập dữ liệu phức tạp từ nhiều nguồn, quản lý chúng hiệu quả và phân tích theo những cách giúp bạn đạt được mục tiêu. Các bước này liên kết chặt chẽ với nhau, và mỗi bước đều đóng vai trò then chốt trong việc chuyển đổi dữ liệu thô thành những thông tin chuyên sâu có giá trị.

Tích hợp: Dữ liệu lớn đến từ nhiều hệ thống, định dạng và vị trí khác nhau trên các nền tảng đám mây, ứng dụng và thiết bị kết nối. Trình kết nối dữ liệu là các công cụ, phần mềm hoặc giao diện dùng để tích hợp dữ liệu giữa các hệ thống – giúp tập hợp thông tin vào một môi trường trung tâm để truy cập, sắp xếp và chuẩn bị cho phân tích dữ liệu. Quá trình này bao gồm cả dữ liệu lịch sử và dữ liệu theo thời gian thực, định dạng có cấu trúc và phi cấu trúc, cũng như thông tin từ toàn bộ tổ chức.

Quản lý: Khi dữ liệu đã tập hợp về một nơi, nó cần được chuẩn bị để sẵn sàng sử dụng. Quá trình này có thể bao gồm làm sạch, gắn nhãn, bảo mật và tổ chức dữ liệu. Quản lý cũng bao gồm việc áp dụng các quy tắc quản trị dữ liệu và kiểm soát quyền truy cập khi cần thiết. Với các hệ thống phù hợp, việc quản lý dữ liệu trở thành trách nhiệm chung của nhiều đội ngũ, chứ không chỉ riêng bộ phận CNTT.

Phân tích. Việc tìm ra thông tin chuyên sâu từ dữ liệu là lúc các mô hình, xu hướng và mối quan hệ bắt đầu xuất hiện. Các nhà phân tích, lập trình viên và chuyên gia nghiệp vụ sử dụng các công cụ dữ liệu lớn để khám phá diễn biến, nhận diện cơ hội và thử nghiệm ý tưởng. Một số phân tích dữ liệu diễn ra theo thời gian thực, trong khi những phân tích khác được thực hiện theo từng lô. Dù theo cách nào, mục tiêu vẫn giống nhau: để hỗ trợ ra quyết định và cải thiện kết quả dựa trên dữ liệu.

Tổng hợp lại, ba bước – tích hợp, quản lý và phân tích tạo nên nền tảng vận hành của dữ liệu lớn. Khi từng phần được triển khai hiệu quả, tổ chức có thể làm việc nhanh hơn, ra quyết định chính xác hơn, thích ứng linh hoạt và rõ ràng hơn với các thay đổi.