Big Data là gì? Giải thích dễ hiểu nhất về BIG DATA
Nguồn bài viết: Big Data là gì? Giải thích dễ hiểu nhất về BIG DATA
Đúng vậy, cụm từ Dữ liệu lớn đã được nhắc đến rất nhiều trong vài năm trở lại đây, không chỉ trên báo chí, các trang công nghệ thông tin mà ngay cả trên truyền hình thời sự.
Vậy Dữ liệu lớn là gì? Và nó ảnh hưởng như thế nào đến thế giới công nghệ nói riêng và cuộc sống hiện đại của con người nói chung? Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau phân tích và tìm hiểu kỹ hơn về nó!
#Đầu tiên. Dữ liệu lớn là gì?
Như tên của nó, Dữ liệu lớn (To lớn cũng là HUGE Dữ liệu nghĩa là DỮ LIỆU), Big Data là DỮ LIỆU LỚN, là sự tổng hợp và phân tích một lượng dữ liệu khổng lồ để rút ra những giá trị hữu ích.
Các dữ liệu này trải dài trên nhiều lĩnh vực khác nhau, tùy theo mục đích sử dụng khác nhau mà dữ liệu sẽ khác nhau, định dạng được lưu trữ trong Big Data có thể ở dạng văn bản, hình ảnh, video, mp3 …. Các dữ liệu này là tổng hợp không chỉ ở một chu kỳ. nhưng có thể liên tục trong nhiều năm, nhiều thập kỷ và sẽ tiếp tục trong những năm tiếp theo.
Theo định nghĩa của Gartner: “Big Data là tài sản thông tin, có khối lượng dữ liệu lớn, tốc độ cao và dữ liệu đa dạng, đòi hỏi công nghệ mới phải xử lý hiệu quả để đưa ra các quyết định hiệu quả. một cách hiệu quả, khám phá các yếu tố ẩn trong dữ liệu và tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu. ”
Big Data không phải là một khái niệm mới, nhưng gần đây nó thực sự nở rộ khi nhu cầu về dữ liệu cho VIỆC HỌC MÁY, AI (trí tuệ nhân tạo) hay nhu cầu phân tích dữ liệu của con người cho các mục đích kinh tế, y tế và các lĩnh vực xã hội khác đang tăng lên từng ngày.
Tất cả những nhu cầu trên đã dẫn đến việc Bigdata phát triển rất nhanh trong thời gian gần đây!
Không chỉ vậy, Big Data còn là một trong ba yếu tố cốt lõi của kỹ thuật số trong Công nghiệp 4.0, bên cạnh AI và IoT. Bạn có thể đọc thêm các bài viết tìm hiểu về cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 để thấy được tương lai của chúng ta!
Khi đọc đến đây, nhiều bạn sẽ tự hỏi:
Loại dữ liệu nào được gọi là Big Data và có một con số cụ thể về dung lượng của Bigdata?
À, theo tôi biết thì không có con số cụ thể nào để định nghĩa dữ liệu là Big Data, nhưng số lượng trung bình của Big Data rơi vào khoảng vài Petabyte trở lên (1Pb = 1000GB).
Trong khi đó dữ liệu text rất nhẹ, 1Mb có thể chứa dữ liệu của khoảng 3000 trang sách nên suy ra 1 Petabyte dữ liệu bạn cũng biết nó khủng như thế nào rồi 
Nhưng thực ra, tôi nghĩ không cần thiết phải quy định dung lượng trở thành Big Data để làm gì, vì chất lượng luôn tốt hơn số lượng.
Có nghĩa là dữ liệu lớn không đáp ứng được nhu cầu thì cũng vứt đi, nhưng điều quan trọng nhất vẫn là chất lượng dữ liệu đó có đáp ứng được nhu cầu hay không.
# 2. Dữ liệu lớn được sử dụng như thế nào?
Gần như mọi lĩnh vực ngày nay đều cần đến Big Data, nó là yếu tố cốt lõi cho sự phát triển của công nghệ 4.0 vào cuộc sống. Ví dụ về một số lĩnh vực là:
Thuộc về y học : Với những dữ liệu về sức khỏe người dân từ bệnh viện, hồ sơ bệnh án…, các chuyên gia sẽ dựa vào những dữ liệu này để phân tích, từ đó đưa ra những vấn đề sức khỏe cần được các nhóm quan tâm. người nào đó.
Ví dụ: ở một độ tuổi nhất định, một thành phố nào đó, hay một vùng miền nào đó… Từ đó có những biện pháp cần thiết để nâng cao sức khoẻ cho mọi người.
Hay nói sâu hơn một chút, với dữ liệu di truyền, về di truyền người Việt Nam chúng ta. Các chuyên gia sẽ sớm tìm ra những giải pháp tối ưu để phát triển sức khỏe giống nòi nói chung trong tương lai, hoặc sẽ phát hiện những nguy cơ tiềm ẩn ảnh hưởng xấu đến sức khỏe của người Việt Nam nói chung …
Thương mại điện tử: Kể từ khi ra đời, thứ có lẽ làm thay đổi thói quen của người Việt Nam nhiều nhất là thương mại điện tử, kinh doanh trên Internet (kinh doanh trực tuyến).
Không còn là những cửa hàng, không còn là những lúc bạn phải chạy xa nhờ người tìm hàng để có được sản phẩm ưng ý và không còn sợ bị lừa đảo nhiều như trước nữa. Chỉ cần nhấp, vuốt và chạm, chúng ta có thể mua hoặc bán bất cứ thứ gì một cách dễ dàng. Mọi thứ diễn ra rất nhanh chóng và tiện lợi!
Với dữ liệu về hành vi người tiêu dùng trên nền tảng thương mại điện tử: bao gồm thói quen lựa chọn, thời gian mua sắm… tất cả sẽ được phân tích để đưa ra phương án bán hàng hiệu quả.
Ví dụ như việc bố trí sản phẩm sao cho những gì khách hàng cần, khách hàng biết, khách hàng quen thuộc sẽ được hiển thị để khách hàng dễ dàng tiếp cận.
Cụ thể hơn một chút:
Bạn có để ý rằng khi bạn mua điện thoại trên các trang thương mại điện tử sẽ gợi ý cho bạn những sản phẩm cần thiết khác cho sản phẩm mà bạn đã chọn mua như Ốp lưng, Pin dự phòng, miếng dán cường lực… Hoặc khi bạn mua một chiếc bàn phím máy tính, nó sẽ gợi ý chỗ dựa lòng bàn tay, miếng đệm… Vậy là xong!
Nên kinh tê: Kinh tế học luôn đi đôi với số liệu, số liệu kinh tế cần thiết và luôn cần thiết để các nhà hoạch định có thể làm việc và đưa ra tình hình kinh tế chung của một doanh nghiệp, của một khu vực hay cả nước. cả nước được.
Từ số liệu, chúng ta có thể biết được vùng nào là thuần nông, vùng nào là công nghiệp,… Từ đó có thể đưa ra các chính sách phù hợp hơn mà không lãng phí tiền của.
…….
Đối với nhà nước Big Data còn giúp chính phủ các nước dự đoán được tỷ lệ thất nghiệp, hay xu hướng việc làm trong tương lai để từ đó tập trung đầu tư vào các lĩnh vực đó… từ đó giúp đất nước phát triển tốt hơn.
Việc thu thập và sử dụng dữ liệu hiệu quả từ BigData có thể giúp doanh nghiệp triển khai các chiến lược kinh doanh hiệu quả, phân tích các rủi ro có thể gặp phải, hoặc một cá nhân / tổ chức đạt được mục tiêu mà mình mong muốn ..
Tóm lại, Big Data còn được sử dụng trong hầu hết các lĩnh vực của cuộc sống, từ trường học, xây dựng, ngân hàng, nghiên cứu khoa học .. cho đến quảng cáo, xác định tình trạng giao thông theo thời gian. thực tế. Vì vậy, có thể nói rằng Big Data sẽ giúp cuộc sống của chúng ta trở nên đơn giản và dễ dàng hơn …
# 3. Dữ liệu lớn đến từ đâu?
Đúng vậy, Big Data được thu thập từ hàng tỷ người dùng Internet mỗi ngày (thông qua tìm kiếm Google, sử dụng Facebook, sử dụng ứng dụng trò chuyện, mua sắm, chơi game … nói chung là từ nhiều nguồn). Không chỉ vậy, Big Data còn có thể được thu thập từ các thiết bị kết nối Internet, tức là từ máy móc.
Từ khi tạo ra Internet cho đến năm 2003, thế giới chỉ có khoảng 5 tỷ GB dữ liệu, nhưng vào năm 2011, 5 tỷ GB dữ liệu đã được tạo ra chỉ trong 2 ngày. Vì vậy có thể nói 90% dữ liệu toàn cầu được tạo ra chỉ trong vài năm trở lại đây.
Bạn có thể thấy mức độ phủ sóng Internet toàn cầu chóng mặt như thế nào không?
Dữ liệu được gọi là Dữ liệu lớn thường có các đặc điểm sau:
- Giá trị: Mở to
- Vận tốc: Tốc độ tăng trưởng dữ liệu.
- Đa dạng: Dữ liệu đa dạng (hình ảnh, âm thanh, video ..)
- Tính xác thực: Tính xác thực, độ chính xác
- Giá trị: Giá trị
#4. Nghiên cứu Dữ liệu lớn cần những gì?
Trước đây, muốn nghiên cứu dữ liệu chúng ta cần có giấy tờ hoặc một vài máy tính cấu hình phổ thông.
Nhưng với Big Data thì lại là một câu chuyện khác, đây là BIG DATA, một nguồn dữ liệu khổng lồ và có thể tồn tại trong nhiều năm. Vì vậy sẽ không có một cá nhân hay tổ chức nào chỉ biết dùng giấy hay máy tính thông thường để nghiên cứu và quản lý chúng.
Nhưng Big Data phải được quản lý và sử dụng bằng hệ thống máy tính lớn, siêu năng, bằng phần mềm chuyên dụng được thiết kế riêng để phân tích dữ liệu, không được bán trên thị trường. .
Đọc thêm: Máy tính lượng tử là gì? Tìm hiểu về máy tính lượng tử
Chắc chắn không chỉ là những chiếc máy tính thông thường, đó là lý do tại sao Việt Nam gần đây đã đầu tư nhiều hơn vào Dữ liệu lớn. Vì hiện nay chúng ta có đủ nhân lực (chuyên gia), và cả điều kiện kinh tế để có thể đầu tư vào những hệ thống rất tốn kém này.
Dữ liệu và thông tin là những thứ sẽ luôn được sử dụng và sẽ tiếp tục được sử dụng cho đến tương lai, có thể nói là vĩnh cửu. Vì vậy hệ thống lưu trữ hoặc nghiên cứu dữ liệu lớn luôn cần thiết.
Xu hướng cách mạng công nghiệp 4.0 đã tạo điều kiện cho các nước đang phát triển như Việt Nam tiếp cận dễ dàng, đi tắt đón đầu so với các nước phát triển. Sau khi có thể quản lý được, các ứng dụng và lợi ích của Dữ liệu lớn là không thể bàn cãi.
Được rồi, trên đây là bài viết của tôi về Big Data, tôi đã dành nhiều thời gian cho bài viết này để có được những thông tin chất lượng và chính xác. Vì vậy, đừng quên đánh giá 5 * cho bài viết và theo dõi Blog Chia Sẻ Kiến Thức mỗi ngày để đón đọc thêm nhiều bài viết mới nhé 
CTV: Lê Đình Hoàng Vũ – Blogchiasekienthuc.com
Biên tập của Kiên Nguyễn
Ghi chú: Bài viết này có hữu ích cho bạn không? Đừng quên đánh giá bài viết, thích và chia sẻ nó với bạn bè và gia đình của bạn!
Bản quyền thuộc: tinthuthuat.com
from tinthuthuat.com https://ift.tt/N49GRIy
via tinthuthuat.com
Nhận xét
Đăng nhận xét