Công nghệ đang phát triển mỗi ngày để dần giải quyết các vấn đề từng bị bỏ qua trong quá khứ do thiếu tài nguyên. Tiêu biểu phải nói đến lưu trữ dữ liệu, một công việc quá khó khăn và đầy rắc rối cho bất kỳ tổ chức nào.

Và big data (dữ liệu lớn) lại còn là một khái niệm khó hiểu hơn. Có rất nhiều người bị nhầm lẫn với thuật ngữ này; tuy nhiên, dữ liệu lớn không có nghĩa là kích thước của một mớ dữ liệu rất lớn thì ta gọi là dữ liệu lớn. Tuy kích thước các tập dữ liệu luôn quan trọng, nhưng định nghĩa big data thực chất đề cập đến mục đích và cách mà bạn sử dụng dữ liệu đó. 

Hiện nay, các chuyên gia và doanh nghiệp đang thay đổi dần lựa chọn của họ khi thấy rằng dữ liệu lớn có thể dễ dàng giải quyết tất cả các loại vấn đề và thách thức hơn dữ liệu truyền thống (traditrional data). Có nhiều vấn đề hoặc công việc cần được giải quyết bằng cách lưu trữ dữ và phân tích dữ liệu với số lượng lớn mà không mất thời gian và với Dữ liệu truyền thống, các công việc như vậy luôn tốn quá nhiều thời gian và thiếu hiệu quả. 

Vậy nếu không chỉ ở kích thước thì các sự khác biệt lớn nhất giữa traditional data (dữ liệu truyền thống) và big data (dữ liệu lớn) là gì? 

Câu trả lời nằm ở cách sử dụng dữ liệu. Cụ thể hơn, đó là các quy trình, công cụ, mục tiêu và chiến lược được triển khai khi làm việc với Big data.

Sau đây là một vài điểm khác biệt chính trong bản chất và cách hoạt động giữa hai người họ hàng data này.

Độ chính xác của dữ liệu và tính bảo mật

Với dữ liệu truyền thống, rất khó để duy trì tính chính xác và bảo mật vì để lưu trữ số lượng dữ liệu khổng lồ với chất lượng cao như vậy rất tốn kém. Điều này ảnh hưởng đến việc phân tích dữ liệu và làm giảm kết quả cuối cùng của tính chính xác và tính bảo mật. Nhưng với big data, ta lại dễ dàng đưa ra kết quả phân tích với độ chính xác cao và không gặp nhiều rắc rối như traditional data. 

Mối quan hệ giữa các dữ liệu

Big data chứa một lượng lớn dữ liệu khiến mối quan hệ cơ sở dữ liệu (database relationship) trở nên khó hiểu. Nó ảnh hưởng đến các mục dữ liệu (data item) và việc hiểu dữ liệu trở nên khó khăn hơn. Tuy nhiên, dữ liệu truyền thống lại dễ dàng đi qua tất cả dữ liệu và thông tin mà không gặp quá nhiều rắc rối, nó còn giúp tìm ra mối quan hệ giữa dữ liệu và các mục dữ liệu một cách dễ dàng. 

Kích thước lưu trữ dữ liệu

Đây là một yếu tố quan trọng. Trong Dữ liệu truyền thống, không thể lưu trữ một lượng lớn dữ liệu. Tuy nhiên, Big data - cái tên nói lên tất cả, kích thước của anh này chỉ có thể là lớn cho đến khổng lồ, và lưu trữ hoàn toàn dễ dàng. Cơ sở dữ liệu truyền thống có thể tiêu tốn hàng gigabyte đến terabyte để lưu trữ dữ liệu. Chà, big data thì có thể tiết kiệm hàng trăm terabyte, petabyte và thậm chí hơn thế nữa. Nó cũng giúp tiết kiệm số tiền chi cho cơ sở dữ liệu truyền thống để lưu trữ. 

Các loại dữ liệu khác nhau

Cơ sở dữ liệu truyền thống chủ yếu dành cho cấu trúc nghi thức (ritual structure), tức là lưu trữ dữ liệu ở các định dạng khác nhau hoặc hỗn hợp trong một tệp. Ngoài ra, nó chỉ cung cấp thông tin ngắn gọn về các vấn đề. Tuy nhiên, đối với bất kỳ tổ chức nào, điều quan trọng là phải hiểu từng vấn đề và hiểu rõ hơn về dữ liệu để có kiến ​​thức tốt hơn về cấu trúc, nhưng không thể thực hiện điều đó với dữ liệu truyền thống. Một lần nữa, big data lại chiếm ưu thế khi có thể cung cấp chi tiết tốt hơn và cấu trúc siêu dữ liệu (metadata structure) của nó cũng cung cấp quyền truy cập dữ liệu tốt hơn, giúp cải thiện công việc đáng kể. 

Vậy, điều gì thực sự xác định dữ liệu lớn và nó tốt hơn như thế nào?

Cụ thể, Dữ liệu lớn được xác định bởi 06 tính năng sau:

1. Các quy trình phân tích có khả năng mở rộng cao

Các nền tảng Big data như Hadoop và Spark đã trở nên phổ biến nhờ phần lớn vào khả năng mở rộng quy mô của chúng. Lượng dữ liệu mà họ có thể phân tích mà không làm giảm hiệu suất là hầu như không giới hạn. Đây là điểm làm nên khác biết chủ yếu giữa các công cụ big data so với các phương pháp điều tra dữ liệu truyền thống. Chẳng hạn như các truy vấn SQL (SQL queries) cơ bản, chúng không thể mở rộng quy mô trừ khi bạn tích hợp chúng vào khung phân tích lớn hơn.

2. Linh hoạt

Big data là dữ liệu linh hoạt. Trong khi trước đây, tất cả dữ liệu của bạn có thể đã được lưu trữ trong một loại cơ sở dữ liệu cụ thể bằng cách sử dụng các cấu trúc dữ liệu nhất quán thì ngày nay các bộ dữ liệu có nhiều dạng. Các chiến lược phân tích hiệu quả được thiết kế để có tính linh hoạt cao và để xử lý bất kỳ loại dữ liệu nào có thể gặp phải. Chuyển đổi dữ liệu nhanh là một phần thiết yếu của big data, cũng như khả năng làm việc với dữ liệu phi cấu trúc.

3. Kết quả thời gian thực

Theo truyền thống, các tổ chức phải chờ đợi để có được kết quả phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, trong thế giới của big data, tối đa hóa giá trị có nghĩa là đạt được những hiểu biết sâu sắc trong thời gian thực. Xét cho cùng, khi bạn đang sử dụng big data cho các tác vụ như phát hiện gian lận, kết quả nhận được sau khi thực tế diễn ra rõ là không mấy giá trị.

4. Ứng dụng học máy (machine learning)

Học máy không phải là cách duy nhất để tận dụng big data. Tuy nhiên, đây là một ứng dụng ngày càng quan trọng trong thế giới big data. Các trường ứng dụng ML cũng là một nhân tố quan trọng định nghĩa Big Data. Dữ liệu truyền thống rất hiếm khi được sử dụng cho máy học.

5. Hệ thống lưu trữ mở rộng

Theo truyền thống, dữ liệu được lưu trữ trên các ổ đĩa băng và đĩa thông thường. Ngày nay, Big Data thường dựa vào các hệ thống lưu trữ quy mô được xác định bằng phần mềm, loại dữ liệu trừu tượng ra khỏi phần cứng lưu trữ bên dưới. Tất nhiên, không phải tất cả Dữ liệu lớn được lưu trữ trên nền tảng lưu trữ hiện đại, đó là lý do tại sao khả năng di chuyển dữ liệu nhanh giữa lưu trữ truyền thống và lưu trữ thế hệ tiếp theo vẫn quan trọng đối với các ứng dụng Dữ liệu lớn.

6. Chất lượng dữ liệu

Chất lượng dữ liệu là yếu tố quan trọng trong bất kỳ bối cảnh nào. Tuy nhiên, với sự phức tạp ngày càng tăng của big data, tầm quan trọng của việc đảm bảo chất lượng dữ liệu trong các tập hợp dữ liệu và hoạt động phân tích phức tạp cũng được đề cao hơn trước. Chú ý đến chất lượng dữ liệu là một tính năng cốt lõi của bất kỳ quy trình làm việc big data hiệu quả nào.

Nếu bạn không cố gắng đạt được các tính năng này trong Dữ liệu lớn của mình, thì bạn sẽ không tận dụng tối đa dữ liệu của mình.

Để tìm hiểu về cách ứng dụng và quản lý thành công Big data trong trong chuyển đổi số. Bạn có thể đăng ký tham dự Tech Meetup Data Hub in Digital Transformation do VietnamWorks InTECH phối hợp cùng FPT Software tổ chức. Đây là hội thảo công nghệ hoàn toàn miễn phí, với diễn giả là các chuyên gia hàng đầu đến từ FPT Software. 

VietnamWorks InTECH
Tổng hợp