Dữ liệu lớn

Dữ liệu lớn (Big Data) là tập hợp dữ liệu có quy mô, tốc độ phát sinh và mức độ đa dạng lớn, cần các công nghệ chuyên biệt để lưu trữ, xử lý và khai thác giá trị.
Bạn đang xem các bài viết có tag "du lieu lon".
Làm sao để trở thành nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia phân tích dữ liệu
Chưa bao giờ các doanh nghiệp lại “khát” nhân lực về “Big Data” như hiện nay do ngày càng có nhiều công ty nhận ra được lợi ích to lớn từ việc khai thác và phân tích dữ liệu đối với hoạt động kinh doanh của họ. Theo phân tích trên thị trường việc làm thì họ được đón chào với mức lương hậu hĩnh cùng nhiều phụ cấp hấp dẫn khác cho công việc như Data scientist - nhà khoa học dữ liệu hay Data analyst - Chuyên gia phân tích dữ liệu. Vậy làm sao để trở thành nhà khoa học dữ liệu cũng như chuyên gia phân tích dữ liệu?
Big Data là gì và khai thác Big Data như thế nào để ứng dụng trong cuộc sống
Bài viết cập nhật lại kiến thức Big Data mà Nha từng chia sẻ từ năm 2016. Big Data không đơn giản là dữ liệu thật nhiều và cũng không có một ngưỡng TB hay PB cố định. Bài giải thích 5V của Big Data, sự khác nhau giữa Big Data với Data Warehouse, Data Lake và Lakehouse, tác động của cloud và AI, đồng thời nhìn lại bài học Google Flu Trends để thấy rằng nhiều dữ liệu không đồng nghĩa với dữ liệu tốt.

Dữ liệu lớn hay Big Data là thuật ngữ dùng để mô tả những tập dữ liệu có quy mô rất lớn, tốc độ phát sinh nhanh và mức độ đa dạng cao đến mức các phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống có thể không còn đáp ứng hiệu quả.

Big Data thường được mô tả bằng các đặc điểm như Volume (khối lượng dữ liệu), Velocity (tốc độ tạo và xử lý dữ liệu), Variety (sự đa dạng của dữ liệu), cùng một số yếu tố mở rộng như Veracity (độ tin cậy) và Value (giá trị khai thác).

Dữ liệu lớn có thể đến từ nhiều nguồn như giao dịch trực tuyến, mạng xã hội, thiết bị IoT, hệ thống CRM, website, ứng dụng di động, cảm biến, log hệ thống hoặc dữ liệu hành vi của người dùng.

Giá trị của Big Data không nằm ở việc sở hữu thật nhiều dữ liệu mà ở khả năng thu thập, làm sạch, kết nối, phân tích và chuyển dữ liệu thành thông tin hỗ trợ ra quyết định. Nếu dữ liệu thiếu chất lượng hoặc không gắn với bài toán cụ thể, quy mô lớn đôi khi chỉ khiến chi phí lưu trữ và xử lý tăng lên.

Big Data hiện được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như thương mại điện tử, tài chính, du lịch, marketing, logistics, chăm sóc khách hàng và trí tuệ nhân tạo. Dữ liệu lớn cũng là một nền tảng quan trọng cho machine learning và các hệ thống phân tích dự báo.

Tag Dữ liệu lớn tổng hợp các bài viết, kiến thức và kinh nghiệm về Big Data, phân tích dữ liệu, data pipeline, kho dữ liệu, AI, machine learning và cách doanh nghiệp khai thác dữ liệu để tạo ra giá trị thực tế.