Phân tích dữ liệu lớn là một quy trình hoàn chỉnh kiểm tra các tập hợp dữ liệu lớn thông qua các công cụ và quy trình khác nhau để khám phá các mẫu chưa biết, mối tương quan ẩn, xu hướng có ý nghĩa và các thông tin chi tiết khác để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu nhằm theo đuổi mục tiêu tốt hơn các kết quả.

Ngày nay, Dữ liệu lớn là một trong những cuộc thảo luận quan trọng nhất giữa các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và những người đứng đầu ngành. Ngày nay, chúng ta đang sống trong một thế giới được điều khiển bởi kỹ thuật số, do đó mọi doanh nghiệp đều theo đuổi Dữ liệu lớn để thu được những hiểu biết có giá trị từ lượng dữ liệu thô khổng lồ. Vì vậy, trong bài đăng trên blog này, chúng ta sẽ tìm hiểu Big Data Analytics là gì, tại sao nó lại quan trọng như vậy, cũng như các tính năng và lợi thế khác nhau của nó.

Dữ liệu lớn chủ yếu được đo bằng khối lượng dữ liệu. Nhưng cùng với đó, Dữ liệu lớn cũng bao gồm dữ liệu đến với tốc độ nhanh và rất lớn. Cơ bản, có ba loại Dữ liệu lớn, đó là:

• Dữ liệu có cấu trúc
• Dữ liệu phi cấu trúc
• Dữ liệu bán cấu trúc

Dữ liệu lớn có thể được đo bằng terabyte và hơn thế nữa. Đôi khi, Dữ liệu lớn có thể vượt qua hàng petabyte. Các dữ liệu có cấu trúc bao gồm tất cả các dữ liệu có thể được lưu trữ trong một cột bảng. Các dữ liệu phi cấu trúc là một trong đó không thể được lưu trữ trong một bảng tính; và dữ liệu bán cấu trúc là thứ không phù hợp với mô hình của dữ liệu có cấu trúc. Bạn vẫn có thể tìm kiếm dữ liệu bán cấu trúc giống như dữ liệu có cấu trúc, nhưng nó không mang lại sự dễ dàng mà bạn có thể thực hiện trên dữ liệu có cấu trúc.

Dữ liệu có cấu trúc có thể được lưu trữ trong một cột dạng bảng. Cơ sở dữ liệu quan hệ là ví dụ về dữ liệu có cấu trúc . Rất dễ hiểu về cơ sở dữ liệu quan hệ. Hầu hết các máy tính hiện đại đều có thể hiểu được dữ liệu có cấu trúc.

Mặt khác, dữ liệu phi cấu trúc là dữ liệu không thể phù hợp với cơ sở dữ liệu dạng bảng. Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc  bao gồm âm thanh , video và các loại dữ liệu khác bao gồm một phần lớn như vậy của Dữ liệu lớn ngày nay.

Các bán cấu trúc dữ liệu bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Loại tập dữ liệu này bao gồm một cấu trúc thích hợp, nhưng vẫn không thể sắp xếp hoặc xử lý dữ liệu đó do một số ràng buộc. Đây là loại dữ liệu bao gồm các XML dữ liệu , file JSON , và những người khác.

So sánh Phân tích dữ liệu lớn với Khoa học dữ liệu

Xử lý dữ liệu lớn

Để xử lý Dữ liệu lớn, bạn cũng cần có đám mây và máy vật lý. Ngày nay, do những tiến bộ trong công nghệ, chúng ta có thể bao gồm  Điện toán đám mây và Trí tuệ nhân tạo trong phạm vi xử lý Dữ liệu lớn. Do tất cả những tiến bộ này, đầu vào thủ công có thể được giảm bớt và tự động hóa có thể tiếp tục.

Phân tích dữ liệu đề cập đến tập hợp các phương pháp tiếp cận định lượng và định tính để thu được thông tin chi tiết có giá trị từ dữ liệu. Nó bao gồm nhiều quy trình bao gồm trích xuất dữ liệu, phân loại dữ liệu để phân tích các mẫu, quan hệ và kết nối khác nhau, đồng thời thu thập những thông tin chi tiết có giá trị khác từ đó.

Ngày nay, hầu hết mọi tổ chức đều đã tự biến mình thành tổ chức theo hướng dữ liệu và điều này có nghĩa là họ đang triển khai phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu để thu thập thêm dữ liệu liên quan đến khách hàng, thị trường và quy trình kinh doanh. Dữ liệu này sau đó được phân loại, lưu trữ và phân tích để hiểu rõ hơn và thu được những hiểu biết có giá trị từ nó.

Hiểu về phân tích dữ liệu lớn

Với Phân tích dữ liệu lớn, bạn có thể trả lời một loạt câu hỏi chẩn đoán mới về nhu cầu kinh doanh của mình. Nó cung cấp nhiều dữ liệu hơn và phân tích phức tạp để mang lại kết quả có thể hành động cho các nhóm kinh doanh của bạn. Bạn có thể bắt đầu với một câu hỏi chung chung, một câu hỏi mà phân tích mô tả truyền thống của bạn đã tiết lộ.

Hơn nữa, Phân tích dữ liệu lớn cho phép bạn khám phá các câu hỏi chẩn đoán sâu hơn — một số câu hỏi trong số đó có thể bạn chưa từng nghĩ đến — để tiết lộ một cấp độ thông tin chi tiết mới và xác định các bước cần phải thực hiện để cải thiện hiệu suất kinh doanh. Nhiều định nghĩa về chủ đề Dữ liệu lớn tập trung vào quan điểm từ dưới lên, sử dụng ba dữ liệu V – khối lượng , sự đa dạng và tốc độ .

Thuật ngữ ‘Phân tích dữ liệu lớn’ có thể trông đơn giản, nhưng có một số lượng lớn các quy trình được bao gồm trong Phân tích dữ liệu lớn. Chúng ta có thể coi Dữ liệu lớn là một dữ liệu có khối lượng lớn, tốc độ và sự đa dạng. Các công cụ Phân tích dữ liệu lớn có thể hiểu được khối lượng dữ liệu khổng lồ và chuyển nó thành thông tin chi tiết có giá trị về doanh nghiệp.

Mặc dù thuật ngữ ‘Phân tích dữ liệu lớn’ có vẻ đơn giản, nhưng nó thực sự đơn giản. Phân tích dữ liệu phức tạp nhất khi nó được triển khai cho các ứng dụng Dữ liệu lớn. Ba thuộc tính quan trọng nhất của Dữ liệu lớn bao gồm khối lượng, tốc độ và sự đa dạng.

Nhu cầu về Phân tích dữ liệu lớn xuất phát từ thực tế là chúng tôi đang tạo dữ liệu ở tốc độ cực cao và mọi tổ chức cần hiểu rõ về dữ liệu này. Theo các nguồn đã xác nhận, vào năm 2020, chúng ta sẽ tạo ra 1,7 MB dữ liệu đáng kinh ngạc mỗi giây, do mọi cá nhân trên trái đất đóng góp.

Tất cả điều này cho chúng ta biết tầm quan trọng của Phân tích dữ liệu lớn đối với việc hiểu được tất cả khối lượng dữ liệu khổng lồ. Phân tích dữ liệu lớn giúp chúng tôi tổ chức, chuyển đổi và lập mô hình dữ liệu dựa trên các yêu cầu của tổ chức, đồng thời xác định các mẫu và rút ra kết luận từ đó.

Kích thước của dữ liệu càng lớn thì vấn đề càng lớn. Vì vậy, Big Data có thể được định nghĩa là dữ liệu mà ở đó kích thước của nó tự đặt ra vấn đề và nó cần những cách thức mới hơn để xử lý tương tự. Việc phân tích dữ liệu có khối lượng, tốc độ cao và đa dạng có nghĩa là các phương pháp truyền thống làm việc với dữ liệu sẽ không được áp dụng ở đây.

Các loại phân tích dữ liệu lớn

• Phân tích mô tả:  Đây là loại phân tích nói về một phân tích, dựa trên các quy tắc và khuyến nghị, để chỉ định một con đường phân tích nhất định cho tổ chức. Ở cấp độ tiếp theo, phân tích mô tả sẽ tự động hóa các quyết định và hành động — làm cách nào để tôi có thể biến nó thành hiện thực? Việc xây dựng dựa trên các phân tích trước đó, mạng nơ-ron và phương pháp phỏng đoán được áp dụng cho dữ liệu để đề xuất các hành động tốt nhất có thể mang lại kết quả mong muốn.
• Phân tích dự đoán:  Loại phân tích này đảm bảo rằng đường dẫn được dự đoán cho quá trình hành động trong tương lai. Trả lời các câu hỏi như thế nào và tại sao sẽ tiết lộ các mẫu cụ thể để phát hiện khi nào các kết quả sắp xảy ra. Phân tích dự đoán được xây dựng dựa trên phân tích chẩn đoán để tìm kiếm những mẫu này và xem điều gì sẽ xảy ra. Học máy cũng được áp dụng để học liên tục khi các mẫu mới xuất hiện.
• Phân tích mô tả:  Trong loại phân tích này, chúng tôi làm việc dựa trên dữ liệu đến. Để khai thác dữ liệu này, chúng tôi triển khai phân tích và đưa ra mô tả dựa trên dữ liệu. Nhiều tổ chức đã dành nhiều năm để tạo ra phân tích mô tả — trả lời các câu hỏi ‘điều gì đã xảy ra’. Thông tin này có giá trị, nhưng chỉ cung cấp tầm nhìn cao cấp, bằng gương chiếu hậu về hoạt động kinh doanh. Trong Phân tích chẩn đoán, hầu hết các tổ chức bắt đầu áp dụng Phân tích dữ liệu lớn để trả lời các câu hỏi chẩn đoán — như thế nào và tại sao điều gì đó đã xảy ra. Một số cũng có thể gọi những phân tích hành vi này.
• Phân tích chẩn đoán:  Đây là cách nhìn về quá khứ và xác định lý do tại sao một điều nhất định xảy ra. Loại phân tích này thường xoay quanh việc làm việc trên trang tổng quan. Phân tích chẩn đoán với Dữ liệu lớn giúp theo hai cách: (a) dữ liệu bổ sung do thời đại kỹ thuật số mang lại giúp loại bỏ các điểm mù về phân tích và (b) các câu hỏi về cách thức và lý do cung cấp thông tin chi tiết giúp xác định các hành động cần thực hiện.

Phân tích dữ liệu lớn giúp tạo ra thông tin chi tiết về doanh nghiệp như thế nào?

Có nhiều công cụ khác nhau trong Phân tích dữ liệu lớn có thể được triển khai thành công để phân tích cú pháp dữ liệu và thu thập thông tin chi tiết có giá trị từ đó. Những thách thức về tính toán và xử lý dữ liệu đang phải đối mặt trên quy mô lớn có nghĩa là các công cụ cần phải có khả năng hoạt động cụ thể với các loại dữ liệu như vậy.

Sự ra đời của Dữ liệu lớn đã thay đổi phân tích mãi mãi, do các công cụ xử lý dữ liệu truyền thống như hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ không có khả năng làm việc với Dữ liệu lớn ở các dạng đa dạng của nó. Ngoài ra, kho dữ liệu không thể xử lý dữ liệu có kích thước cực lớn.

Thời đại của Dữ liệu lớn đã thay đổi mạnh mẽ các yêu cầu về chiết xuất ý nghĩa từ dữ liệu kinh doanh. Trong thế giới của cơ sở dữ liệu quan hệ, quản trị viên dễ dàng tạo báo cáo về nội dung dữ liệu để sử dụng cho doanh nghiệp, nhưng những báo cáo này cung cấp rất ít hoặc không cung cấp thông tin kinh doanh rộng rãi. Vì vậy, họ sử dụng kho dữ liệu, nhưng kho dữ liệu nói chung không thể xử lý quy mô của Dữ liệu lớn, một cách hiệu quả về chi phí.

Mặc dù kho dữ liệu chắc chắn là một dạng Phân tích dữ liệu có liên quan, nhưng thuật ngữ ‘Phân tích dữ liệu’ đang dần có được một văn bản phụ cụ thể liên quan đến thách thức phân tích dữ liệu có khối lượng lớn, đa dạng và tốc độ.

Cơ sở dữ liệu cho phân tích dữ liệu lớn

Cơ sở dữ liệu không quan hệ

Cơ sở dữ liệu không quan hệ được sử dụng để làm việc với dữ liệu phi cấu trúc. Ở đây, dữ liệu không thể được lưu trữ trong cột bảng thông thường. Các tệp JSON và XML là một số kiểu dữ liệu phi cấu trúc quan trọng nhất. Với JSON, bạn có thể viết các tác vụ trong lớp ứng dụng và điều này cho phép các chức năng đa nền tảng nâng cao.

Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ

Khi nói đến các công cụ xử lý Dữ liệu lớn như Hadoop, tốc độ xử lý diễn ra cực kỳ thấp, nhờ quyền truy cập đọc và ghi liên tục cần thiết đối với bộ nhớ đĩa. Nhưng với tốc độ xử lý trong bộ nhớ cao, bạn có thể đọc và ghi với tốc độ cao hơn nhiều. Đây là lúc các công cụ xử lý trong bộ nhớ như Apache Spark xuất hiện trong bức tranh.

Hadoop Hybrid: Lưu trữ và xử lý dữ liệu

Bạn có thể coi Hadoop như một công cụ xử lý hỗn hợp có thể hoạt động cho cả hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu. Nhánh lưu trữ của Hadoop là Hệ thống tệp phân tán Hadoop và nhánh xử lý của Hadoop là MapReduce. Do nhu cầu về các công cụ xử lý hỗn hợp trong thế giới kỹ thuật số đầy gián đoạn ngày nay, Hadoop đang ngày càng được nhiều người chấp nhận. Apache Hadoop là một công cụ xử lý và lưu trữ dữ liệu kết hợp có thể được khai thác ngay cả bởi các tổ chức nhỏ vì nó là một phần của nền tảng mã nguồn mở.

Tầm quan trọng của khai thác dữ liệu

Khai thác dữ liệu có thể được sử dụng để giảm chi phí và tăng doanh thu. Khai thác dữ liệu là một trong những bước cơ bản trong quy trình Phân tích dữ liệu. Đây là bước trong đó bạn thực hiện Trích xuất, Chuyển đổi và Tải để đưa dữ liệu phù hợp vào kho dữ liệu. Nó cũng đảm nhận nhiệm vụ lưu trữ và quản lý dữ liệu dựa trên cơ sở dữ liệu đa chiều. Trong quá trình khai thác dữ liệu, chúng tôi có một số hiện tượng gần đây dựa trên phân tích ngữ cảnh của các tập dữ liệu lớn để khám phá mối quan hệ giữa các mục dữ liệu riêng biệt. Mục tiêu là sử dụng một tập dữ liệu duy nhất cho các mục đích khác nhau của những người dùng khác nhau. Cuối cùng, khai phá dữ liệu cũng được giao với nhiệm vụ trình bày dữ liệu đã được phân tích một cách đơn giản nhưng hiệu quả.

Các công cụ hàng đầu được sử dụng trong phân tích dữ liệu lớn

Trong phần này, chúng tôi sẽ giúp bạn làm quen với các khía cạnh khác nhau của miền Phân tích dữ liệu lớn. Tại đây, chúng tôi bao gồm danh sách các khóa học phân tích mà bạn có thể tham gia:

• Apache Spark:  Spark là một khuôn khổ cho Phân tích dữ liệu thời gian thực, là một phần của hệ sinh thái Hadoop.
• Python:  Đây là một trong những ngôn ngữ lập trình linh hoạt nhất đang nhanh chóng được triển khai cho các ứng dụng khác nhau bao gồm cả Học máy.
• SAS:  SAS là một công cụ phân tích tiên tiến đang được sử dụng để làm việc với khối lượng dữ liệu khổng lồ và thu được những hiểu biết có giá trị từ nó.
• Hadoop:  Đây là khuôn khổ Dữ liệu lớn phổ biến nhất đang được một số tổ chức trên khắp thế giới triển khai để hiểu về dữ liệu lớn.
• SQL:  Đây là ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc được sử dụng để làm việc với các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ.
• Tableau:  Đây là công cụ Business Intelligence phổ biến nhất được triển khai cho mục đích trực quan hóa dữ liệu và phân tích kinh doanh.
• Splunk:  Splunk là công cụ được lựa chọn để phân tích cú pháp dữ liệu do máy tạo ra và thu được những hiểu biết kinh doanh có giá trị từ nó.
• Lập trình R:  R là ngôn ngữ lập trình Số 1 đang được các Nhà khoa học dữ liệu sử dụng cho mục đích tính toán thống kê và các ứng dụng đồ họa.

Các lĩnh vực chính sử dụng phân tích dữ liệu lớn

Bán lẻ

Ngành bán lẻ đang tích cực triển khai Big Data Analytics. Họ đang áp dụng các kỹ thuật của Phân tích dữ liệu để hiểu những gì người tiêu dùng đang mua và cung cấp các sản phẩm và dịch vụ được thiết kế riêng cho những khách hàng này. Ngày nay, tất cả là để có trải nghiệm đa kênh. Khách hàng có thể liên hệ với một thương hiệu trên một kênh, sau đó cuối cùng mua nó qua một kênh khác, trong khi thông qua nhiều kênh trung gian hơn. Nhà bán lẻ sẽ phải theo dõi các hành trình của khách hàng và họ phải triển khai các chiến dịch tiếp thị và quảng cáo dựa trên đó để cải thiện cơ hội bán hàng và giảm chi phí.

Công nghệ

Các công ty công nghệ, cung cấp sản phẩm và dịch vụ, cũng đang triển khai mạnh mẽ Phân tích dữ liệu lớn. Họ đang tìm hiểu thêm cách khách hàng tương tác với trang web hoặc ứng dụng của họ và thu thập thông tin chính. Dựa trên điều này, họ có thể tối ưu hóa doanh số bán hàng, dịch vụ khách hàng, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và hơn thế nữa. Điều này cũng giúp họ tung ra các sản phẩm và dịch vụ mới vì ngày nay chúng ta đang sống trong nền kinh tế thâm dụng tri thức và các doanh nghiệp trong lĩnh vực công nghệ đang gặt hái được nhiều lợi ích từ Big Data Analytics.

Chăm sóc sức khỏe

Chăm sóc sức khỏe là một ngành khác có thể được hưởng lợi rất nhiều từ các công cụ, kỹ thuật và quy trình Phân tích dữ liệu lớn. Nhân viên y tế có thể chẩn đoán sức khỏe của bệnh nhân thông qua các xét nghiệm khác nhau, chạy nó qua máy tính của họ, tìm kiếm các dấu hiệu bất thường và bệnh tật, v.v. Big Data Analytics cũng giúp cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và tăng hiệu quả của quá trình điều trị và thuốc. Một số bệnh có thể được chẩn đoán trước khi khởi phát để các biện pháp có thể được thực hiện theo cách phòng ngừa hơn là cách chữa trị.

Chế tạo

Sản xuất là một lĩnh vực công nghiệp liên quan đến việc phát triển hàng hóa vật chất. Chu kỳ sống của một quá trình sản xuất có thể khác nhau giữa các sản phẩm. Các hệ thống sản xuất liên quan đến thiết lập ngành và trên toàn bộ hệ thống sản xuất. Có rất nhiều công nghệ có liên quan như Internet of Things, Robotics và những công nghệ khác, nhưng xương sống của mỗi công nghệ này đều dựa trên Big Data Analytics. Sử dụng Phân tích dữ liệu lớn, các nhà sản xuất có thể cải thiện năng suất, giảm thời gian tiếp thị, nâng cao chất lượng, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và quy trình hậu cần cũng như xây dựng nguyên mẫu trước khi ra mắt sản phẩm để hiểu được tất cả các ý nghĩa. Trong tất cả các bước này, Phân tích dữ liệu lớn sẽ giúp các nhà sản xuất.

Năng lượng

Hầu hết các công ty dầu khí thuộc lĩnh vực năng lượng đều là những người sử dụng Big Data Analytics. Khi nói đến việc khám phá dầu và tài nguyên, rất nhiều Phân tích dữ liệu lớn được triển khai. Ngoài ra, thị trường rất dễ biến động đối với nhiên liệu hóa thạch. Vì vậy, có rất nhiều dữ liệu lớn Phân tích dữ liệu đi vào tìm hiểu giá của một thùng dầu sẽ là bao nhiêu, sản lượng nên là bao nhiêu và liệu một giếng dầu có sinh lời hay không. Phân tích dữ liệu lớn cũng được triển khai để tìm ra lỗi thiết bị, triển khai bảo trì dự đoán và sử dụng tối ưu các nguồn lực để giảm chi phí vốn.

Phần kết luận

Phân tích dữ liệu là một trong những khía cạnh quan trọng nhất đang thúc đẩy một số công ty lớn nhất và tốt nhất hiện nay. Những doanh nghiệp có thể chuyển đổi dữ liệu thành thông tin và thông tin thành những hiểu biết sâu sắc là những doanh nghiệp sẽ làm chủ tương lai trong một thế giới siêu cạnh tranh. Ví dụ, Uber làm gián đoạn hoạt động kinh doanh dịch vụ taxi và Airbnb làm gián đoạn hoạt động kinh doanh khách sạn. Cả hai tổ chức này đều đang phát triển mạnh mẽ nhờ vào sức mạnh tuyệt đối của tư duy phân tích dữ liệu sâu sắc của họ. Vì vậy, con đường phía trước cho bất kỳ công ty nào đáng giá là có một cách tiếp cận theo hướng dữ liệu rõ ràng và khai thác sức mạnh của Dữ liệu lớn bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu chuyển đổi.

Nguồn: tecktrending.com