Nội Dung Tin Tức

Big data ( dữ liệu lớn ) và sự áp dụng trong thời đại công nghệ 4.0

Phân tích nhiều dữ liệu chỉ là một phần của việc khiến phân tích big data khác với việc phân tích dữ liệu trước đây. Hãy cùng tìm hiểu các khía cạnh khác.

Có data, và sau đó có big data. Vậy, sự khác biệt là gì?

Big data được định nghĩa: 

big data dữ liệu lớn

Big data nhìn chung liên quan đến các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không có khả năng thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý.

Những tập dữ liệu lớn này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập có thể được khai thác để tìm hiểu insights.

Bao nhiêu dữ liệu để đủ gọi là ” big ” vẫn còn được tranh luận, nhưng nó có thể là các bội số của petabyte – và các dự án lớn nhất với phạm vi exabytes.

Big data thường đặc trưng với: 

  • Khối lượng dữ liệu
  • Nhiều loại dữ liệu đa dạng
  • Vận tốc mà dữ liệu cần phải được xử lý và phân tích

Dữ liệu tạo thành các kho dữ liệu lớn có thể đến từ các nguồn bao gồm các trang web, phương tiện truyền thông xã hội, ứng dụng dành cho máy tính để bàn và ứng dụng trên thiết bị di động, các thí nghiệm khoa học, và các thiết bị cảm biến ngày càng tăng và các thiết bị khác trong internet (IoT).

Khái niệm big data đi kèm với các thành phần có liên quan cho phép các tổ chức đưa dữ liệu vào sử dụng thực tế và giải quyết một số vấn đề kinh doanh, bao gồm cơ sở hạ tầng IT cần thiết để hỗ trợ big data; các phân tích áp dụng với dữ liệu; công nghệ cần thiết cho các dự án big data; các bộ kĩ năng liên quan; và các trường hợp thực tế có ý nghĩa đối với big data.

Cơ sở hạ tầng IT để hỗ trợ big data

big data và công nghệ cơ khí

Đối với khái niệm big data để làm việc, các tổ chức cần phải có cơ sở hạ tầng để thu thập và chứa dữ liệu, cung cấp quyền truy cập và đảm bảo thông tin trong khi lưu trữ và chuyển tiếp.

Ở cấp độ cao, bao gồm hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế cho big data, phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, thông tin kinh doanh và phần mềm phân tích dữ liệu, và các ứng dụng big data.

Phần lớn các cơ sở hạ tầng này sẽ tập trung một chỗ, vì các công ty muốn tiếp tục tận dụng các khoản đầu tư vào trung tâm dữ liệu của mình. Nhưng ngày càng có nhiều tổ chức dựa vào các dịch vụ điện toán đám mây để xử lý nhiều yêu cầu big data của họ.

Thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu đòi hỏi phải có nguồn. Rất nhiều trong số những ứng dụng sau đây, như các ứng dụng web, các kênh truyền thông xã hội, ứng dụng di động và lưu trữ email đã được cài sẵn.

Nhưng khi IoT trở nên phổ biến hơn, các công ty có thể cần phải triển khai cảm biến trên tất cả các loại thiết bị, phương tiện và sản phẩm để thu thập dữ liệu, cũng như các ứng dụng mới tạo ra dữ liệu người dùng. (Phân tích dữ liệu theo định hướng IoT có các kỹ thuật và công cụ chuyên biệt của nó.)

gia công cơ khí cncĐể lưu trữ tất cả các dữ liệu đến, các tổ chức cần phải có đủ dung lượng lưu trữ tại chỗ. Các tùy chọn lưu trữ bao gồm kho dữ liệu truyền thống, data lakes và lưu trữ trên đám mây.

Các công cụ cơ sở hạ tầng bảo mật có thể bao gồm việc mã hóa dữ liệu, xác thực người dùng và các điều khiển truy cập khác, hệ thống giám sát, tường lửa, quản lý di động của doanh nghiệp và các sản phẩm khác để bảo vệ hệ thống và dữ liệu.

Để Lại Bình Luận: