Dữ liệu lớn là gì? Giới thiệu, các loại, đặc điểm, ví dụ

Trước khi đi vào phần giới thiệu về Big Data, trước tiên bạn cần phải biết

Dữ liệu là gì?

Số lượng, ký tự hoặc ký hiệu trên đó các thao tác được thực hiện bởi máy tính, có thể được lưu trữ và truyền dưới dạng tín hiệu điện và được ghi lại trên phương tiện ghi từ tính, quang học hoặc cơ học.

Bây giờ, hãy tìm hiểu định nghĩa Dữ liệu lớn

Dữ liệu Lớn là gì?

Dữ Liệu Lớn. là một tập hợp dữ liệu có khối lượng khổng lồ, nhưng lại tăng theo cấp số nhân theo thời gian. Đây là dữ liệu có kích thước và độ phức tạp lớn đến mức không có công cụ quản lý dữ liệu truyền thống nào có thể lưu trữ hoặc xử lý hiệu quả. Dữ liệu lớn cũng là dữ liệu nhưng có kích thước rất lớn.

Một ví dụ về dữ liệu lớn là gì?

Sau đây là một số ví dụ về Dữ liệu lớn-

Chứng khoán New York là một ví dụ về Dữ liệu lớn tạo ra khoảng một terabyte dữ liệu giao dịch mới mỗi ngày.

Mạng xã hội

Thống kê cho thấy rằng hơn 500 terabyte dữ liệu mới được đưa vào cơ sở dữ liệu của trang truyền thông xã hội Facebook, Hằng ngày. Dữ liệu này chủ yếu được tạo ra dưới dạng tải lên ảnh và video, trao đổi tin nhắn, đưa ra nhận xét, v.v.

Một đơn Động cơ máy bay phản lực có thể tạo ra hơn 10 terabyte của dữ liệu trong 30 phút về thời gian bay. Với hàng nghìn chuyến bay mỗi ngày, việc tạo ra dữ liệu lên tới nhiều Petabyte.

Các loại dữ liệu lớn

Sau đây là các loại Dữ liệu lớn:

1. Cấu trúc
2. Không có cấu trúc
3. bán cấu trúc

Cấu trúc

Bất kỳ dữ liệu nào có thể được lưu trữ, truy cập và xử lý ở dạng định dạng cố định đều được gọi là dữ liệu 'có cấu trúc'. Theo thời gian, các tài năng trong khoa học máy tính đã đạt được thành công lớn hơn trong việc phát triển các kỹ thuật làm việc với loại dữ liệu đó (trong đó định dạng đã được biết trước) và cũng thu được giá trị từ nó. Tuy nhiên, ngày nay, chúng tôi thấy trước các vấn đề khi kích thước của dữ liệu đó tăng lên đến mức rất lớn, kích thước thông thường đang ở mức nhiều zettabyte.

Bạn có biết? 10²¹ byte tương đương với 1 zettabyte or một tỷ terabyte các hình thức một zettabyte.

Nhìn vào những con số này, người ta có thể dễ dàng hiểu tại sao lại có cái tên Big Data và tưởng tượng ra những thách thức liên quan đến việc lưu trữ và xử lý nó.

Bạn có biết? Dữ liệu được lưu trữ trong hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ là một ví dụ về 'có cấu trúc' dữ liệu.

Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc

Bảng 'Nhân viên' trong cơ sở dữ liệu là một ví dụ về Dữ liệu có cấu trúc

Mã hiệu công nhân	Tên nhân viên	Bình đẳng	bộ	Lương_In_lac
2365	Rajesh Kulkarni	Nam	Tài chính	650000
3398	Pratibha Joshi	Nữ	quản trị viên	650000
7465	Shushil Roy	Nam	quản trị viên	500000
7500	Shubhojit Das	Nam	Tài chính	500000
7699	Priya Sane	Nữ	Tài chính	550000

Không có cấu trúc

Bất kỳ dữ liệu nào có dạng hoặc cấu trúc không xác định đều được phân loại là dữ liệu phi cấu trúc. Ngoài kích thước rất lớn, dữ liệu phi cấu trúc còn đặt ra nhiều thách thức về mặt xử lý để khai thác giá trị từ dữ liệu đó. Một ví dụ điển hình về dữ liệu phi cấu trúc là nguồn dữ liệu không đồng nhất chứa sự kết hợp của các tệp văn bản đơn giản, hình ảnh, video, v.v. Ngày nay, các tổ chức có rất nhiều dữ liệu có sẵn nhưng thật không may, họ không biết cách khai thác giá trị từ dữ liệu đó vì dữ liệu này ở dạng thô hoặc định dạng phi cấu trúc.

Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc

Kết quả được trả về bởi 'Google Tìm kiếm'

bán cấu trúc

Dữ liệu bán cấu trúc có thể chứa cả hai dạng dữ liệu. Chúng ta có thể thấy dữ liệu bán cấu trúc ở dạng có cấu trúc nhưng thực tế nó không được định nghĩa bằng định nghĩa bảng trong quan hệ DBMS. Ví dụ về dữ liệu bán cấu trúc là dữ liệu được biểu diễn dưới dạng tệp XML.

Ví dụ về dữ liệu bán cấu trúc

Dữ liệu cá nhân được lưu trữ trong tệp XML-

<rec><name>Prashant Rao</name><sex>Male</sex><age>35</age></rec>
<rec><name>Seema R.</name><sex>Female</sex><age>41</age></rec>
<rec><name>Satish Mane</name><sex>Male</sex><age>29</age></rec>
<rec><name>Subrato Roy</name><sex>Male</sex><age>26</age></rec>
<rec><name>Jeremiah J.</name><sex>Male</sex><age>35</age></rec>

Tăng trưởng dữ liệu qua các năm

Xin lưu ý rằng ứng dụng web dữ liệu không có cấu trúc, bao gồm các tệp nhật ký, tệp lịch sử giao dịch, v.v. Hệ thống OLTP được xây dựng để hoạt động với dữ liệu có cấu trúc trong đó dữ liệu được lưu trữ trong các mối quan hệ (bảng).

Đặc điểm của dữ liệu lớn

Dữ liệu lớn có thể được mô tả bằng các đặc điểm sau:

• Khối lượng
• SỰ ĐA DẠNG
• Vận tốc
• Sự thay đổi

(i) Khối lượng – Bản thân cái tên Big Data đã liên quan đến một quy mô rất lớn. Kích thước của dữ liệu đóng một vai trò rất quan trọng trong việc xác định giá trị của dữ liệu. Ngoài ra, liệu một dữ liệu cụ thể có thực sự được coi là Dữ liệu lớn hay không, còn phụ thuộc vào khối lượng dữ liệu. Kể từ đây, 'Âm lượng' là một đặc điểm cần được xem xét khi xử lý các giải pháp Dữ liệu lớn.

(ii) Sự đa dạng – Khía cạnh tiếp theo của Dữ liệu lớn là nhiều.

Sự đa dạng đề cập đến các nguồn không đồng nhất và bản chất của dữ liệu, cả có cấu trúc và không có cấu trúc. Trong những ngày trước, bảng tính và cơ sở dữ liệu là nguồn dữ liệu duy nhất được hầu hết các ứng dụng xem xét. Ngày nay, dữ liệu dưới dạng email, ảnh, video, thiết bị giám sát, PDF, âm thanh, v.v. cũng đang được xem xét trong các ứng dụng phân tích. Sự đa dạng của dữ liệu không có cấu trúc này đặt ra một số vấn đề nhất định đối với việc lưu trữ, khai thác và phân tích dữ liệu.

(iii) Vận tốc – Thuật ngữ 'vận tốc' đề cập đến tốc độ tạo ra dữ liệu. Tốc độ tạo và xử lý dữ liệu để đáp ứng nhu cầu quyết định tiềm năng thực sự của dữ liệu.

Vận tốc dữ liệu lớn đề cập đến tốc độ truyền dữ liệu từ các nguồn như quy trình kinh doanh, nhật ký ứng dụng, mạng và các trang truyền thông xã hội, cảm biến, di động thiết bị, v.v. Luồng dữ liệu rất lớn và liên tục.

(iv) Tính biến đổi – Điều này đề cập đến sự không nhất quán mà dữ liệu đôi khi có thể thể hiện, do đó cản trở quá trình có thể xử lý và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả.

Ưu điểm của xử lý dữ liệu lớn

Khả năng xử lý Dữ liệu lớn trong DBMS mang lại nhiều lợi ích, chẳng hạn như-

• Doanh nghiệp có thể sử dụng thông tin bên ngoài trong khi đưa ra quyết định

Truy cập dữ liệu xã hội từ công cụ tìm kiếm và các trang web như Facebook, Twitter đang cho phép các tổ chức điều chỉnh chiến lược kinh doanh của mình.

• Cải thiện dịch vụ khách hàng

Hệ thống phản hồi khách hàng truyền thống đang được thay thế bằng các hệ thống mới được thiết kế bằng công nghệ Dữ liệu lớn. Trong các hệ thống mới này, Dữ liệu lớn và công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang được sử dụng để đọc và đánh giá phản hồi của người tiêu dùng.

• Nhận diện sớm rủi ro đối với sản phẩm/dịch vụ nếu có
• Hiệu quả hoạt động tốt hơn

Công nghệ Dữ liệu lớn có thể được sử dụng để tạo khu vực tổ chức hoặc vùng hạ cánh cho dữ liệu mới trước khi xác định dữ liệu nào sẽ được chuyển sang kho dữ liệu. Ngoài ra, việc tích hợp công nghệ Dữ liệu lớn và kho dữ liệu như vậy giúp tổ chức giảm tải dữ liệu được truy cập không thường xuyên.

Tổng kết

• Định nghĩa Dữ liệu lớn: Dữ liệu lớn có nghĩa là dữ liệu có kích thước khổng lồ. Dữ liệu lớn là thuật ngữ dùng để mô tả một tập hợp dữ liệu có kích thước khổng lồ và vẫn tăng theo cấp số nhân theo thời gian.
• Các ví dụ về phân tích Dữ liệu lớn bao gồm sàn giao dịch chứng khoán, trang truyền thông xã hội, động cơ phản lực, v.v.
• Dữ liệu lớn có thể là 1) Có cấu trúc, 2) Không có cấu trúc, 3) Bán cấu trúc
• Khối lượng, tính đa dạng, tốc độ và tính biến đổi là một số đặc điểm của Dữ liệu lớn
• Cải thiện dịch vụ khách hàng, hiệu quả hoạt động tốt hơn, Ra quyết định tốt hơn là một số lợi thế của Bigdata