Quản lý Big data trong môi trường kinh doanh hiện đại

Bài viết "Quản lý Big data trong môi trường kinh doanh hiện đại" phân tích việc Big data dẫn đến phân tích mạnh mẽ hơn, các nhà quảng cáo cũng có thể theo dõi tỷ lệ chuyển đổi và các yếu tố khác tinh vi hơn. thế giới thì sẽ được hưởng lợi hơn từ việc trích xuất thông tin một cách chính xác hơn, hữu ích hơn với chi phí thấp hơn. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Quản lý Big data trong môi trường kinh doanh hiện đại QUẢN LÝ BIG DATA TRONG MÔI TRƯỜNG KINH DOANH HIỆN ĐẠI Nguyễn Thị Trần Lộc Khoa Công nghệ Thông tin. Trường Đại học Tài chính - Marketing Email: ntt.loc@ufm.edu.vn Tóm tắt: Thế giới đang sống trong thời đại kỷ nguyên mới, chứng kiến sự thay đổi chóng mặt của xu hướng phát triển công nghệ trong công cuộc cách mạng công nghệ 4.0, từ đó Big data, thương mại điện tử là những khái niệm quen thuộc trong tất cả các lĩnh vực. Trong thế giới trực tuyến hiện đang là không gian thị trường lớn nhất cho các doanh nghiệp trên toàn thế giới, Dữ liệu lớn (Big Data) đang chứng tỏ là bộ công cụ mạnh mẽ nhất để họ sở hữu và sử dụng. Vì vậy việc quản lý BigData và khai thác được BigData hiệu quả là những vấn đề mà hầu như doanh nghiệp nào cũng quan tâm. Từ khóa: bigdata, dữ liệu lớn, công nghệ thông tin Sự tiến bộ vượt bậc của khoa học và công nghệ, đến sự ra đời của các kênh truyền thông đòi hỏi một hệ thống dữ liệu cực lớn mang tính toàn cầu như mạng xã hội và các thiết bị công nghệ tiên tiến đã đặt ra thách thức không hề nhỏ cho các nền công nghiệp khác nhau phải tìm ra cách khác xử lý dữ liệu. 1. KHÁI NIỆM BIG DATA Theo định nghĩa của Gartner: “Big Data là tài sản thông tin, mà những thông tin này có khối lượng dữ liệu lớn, tốc độ cao và dữ liệu đa dạng, đòi hỏi phải có công nghệ mới để xử lý hiệu quả nhằm đưa ra được các quyết định hiệu quả, khám phá được các yếu tố ẩn sâu trong dữ liệu và tối ưu hóa được quá trình xử lý dữ liệu” Những tập hợp dữ liệu lớn này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc (structured data), dữ liệu không cấu trúc (unstructured data) và dữ liệu bán cấu trúc (semistructured data), mỗi tập hợp có chút khác biệt. Hiểu theo cách đơn giản, thuật ngữ “Big Data” là một tập hợp dữ liệu rất lớn mà các kỹ thuật điện toán thông thường không thể xử lý được. Thuật ngữ “Big Data” không chỉ đề cập tới dữ liệu mà còn chỉ cơ cấu tổ chức dữ liệu, các công cụ và công nghệ liên quan. 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, ứng dụng trên thiết 231 bị di động, các thí nghiệm khoa học, thiết bị cảm biến ngày càng tăng và các thiết bị khác trong mạng lưới thiết bị kết nối Internet (IoT- internet of things). Big Data gồm 5 đặc trưng sau đây: - Volume: Khối lượng dữ liệu cực lớn. - Variety: Nhiều loại dữ liệu đa dạng. - Velocity: Tốc độ mà dữ liệu cần phải được xử lý và phân tích nhanh. - Veracity: Tính xác thực ảnh hưởng đến sự phân tích chính xác. - Value: Có giá trị. Big data là tập hợp dữ liệu lớn và phức tạp vượt khả năng của những ứng dụng và công cụ truyền thống so với data bình thường. Điều thực sự mang lại giá trị từ các tổ chức dữ liệu lớn là phân tích dữ liệu. Nếu không có phân tích, nó chỉ là một tập dữ liệu thô bình thường. Ngoải ra, Big data còn ẩn chứa rất nhiều thông tin quý giá mà nếu trích xuất (data mining) thành công sẽ giúp rất nhiều cho việc nắm bắt xu thế trong kinh doanh, nghiên cứu khoa học, dự đoán trong tương lai. 2. QUẢN LÝ BIG DATA Hiện nay, các lĩnh vực khác nhau từ ngành công nghệ phần mềm đến lập trình và Logistics đều sử dụng ứng dụng của Big Data trong hoạt động của mình. Điển hình là các ông lớn từ Software AG, IBM, Dell đã sẵn sàng chi hàng tỉ USD để đầu tư cho sự phát triển công nghệ 'dữ liệu lớn'. Để có thể lưu trữ dữ liệu thông tin khổng lồ như Big Data, chúng cần được sử dụng các công nghệ đặc biệt. Từ năm 2011, Big Data đã có thể sử dụng với một số dạng công nghệ như Crowdsourcing, các thuật toán liên quan đến gen và di truyền, công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (điển hình như Siri hay Google Voice), mô hình hóa… Ngoài ra, một số công nghệ khác được sử dụng trong Big Data như kỹ thuật điện toán đám mây, công nghệ Internet. Các công nghệ này giúp hoạt động nghiên cứu thông tin và lưu trữ dữ liệu từ “Big Data” dễ dàng hơn. Ở cấp độ cao, cơ sở hạ tầng của tổ chức bao gồm hệ thống lưu trữ và các máy chủ được thiết kế cho Big Data, phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, phần mềm kinh doanh thông minh (business intelligence) và phân tích dữ liệu, các ứng dụng Big Data. Phần lớn cơ sở hạ tầng này sẽ có mặt tại chỗ vì các công ty muốn tiếp 232 tục tận dụng các khoản đầu tư trung tâm dữ liệu của mình. Tuy nhiên, ngày càng có nhiều tổ chức dựa vào các dịch vụ điện toán đám mây để xử lý nhiều yêu cầu dữ liệu lớn của họ. Tác dụng của đám mây trong quản lý Big Data: - Cloud cung cấp các công cụ để trích xuất dữ liệu. Từ đó, bằng việc phân tích dữ liệu lớn, thì mục tiêu và các quyết định của kinh doanh được xác định. - Ứng dụng Big Data trên nền tảng Cloud giúp các tổ chức quản lý hiệu quả nhiều công cụ phần mềm và phần cứng. - Cloud đã tăng tốc độ quản lý và truy cập cơ sở dữ liệu chứa khối lượng lớn hồ sơ. Thu thập dữ liệu yêu cầu phải có nguồn. Rất nhiều trong số những ứng dụng sau 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 sẽ cần triển khai cảm biến trên tất cả các 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.) Để lưu trữ tất cả 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 lake (kho lưu trữ khối lượng dữ liệu thô rất lớn ở định dạng gốc cho đến khi người dùng doanh nghi ...