Chúng ta đang sống trong kỷ nguyên kỹ thuật số nơi các công ty sản xuất và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ hàng ngày. Thuật ngữ “Big data” mô tả một lượng dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc khổng lồ liên tục phát triển theo cấp số nhân với quá trình số hóa ngày càng tăng. Tuy nhiên, do khối lượng lớn và độ phức tạp của Big data, phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không thể xử lý và trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu. Đó là lý do tại sao các doanh nghiệp ngày nay đang chuyển sang sử dụng công nghệ Big Data. Với sự ra đời của công nghệ dữ liệu lớn, các công ty hiện có thể lưu trữ, xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu để tìm kiếm thông tin liên quan.
 
1. Big data là gì? 
Thuật ngữ "Big data" mô tả số lượng, tốc độ và tính đa dạng của thông tin nhằm tiết kiệm trong việc phân tích dữ liệu thay cho các cách thông thường hơn nhằm cải thiện sự hiểu biết và ra quyết định của các công ty. Công nghệ Big data được định nghĩa là các tiện ích phần mềm được thiết kế chủ yếu để phân tích, xử lý và trích xuất thông tin từ các bộ dữ liệu lớn với cấu trúc cực kỳ phức tạp mà các công nghệ xử lý dữ liệu truyền thống không thể xử lý được. 
 
Các công nghệ big data bắt đầu thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu đang phát triển nhanh chóng và nhu cầu kinh doanh với các công nghệ dữ liệu truyền thống hơn (chẳng hạn như hệ thống tệp, RDBMS, v.v.). Những công nghệ này về cơ bản bao gồm các khung dữ liệu, quy trình, công cụ và phương pháp cụ thể để tổ chức, sửa đổi, lưu trữ và đánh giá dữ liệu. Công nghệ xử lý dữ liệu lớn được yêu cầu phải đánh giá lượng dữ liệu thời gian thực khổng lồ để đưa ra dự đoán và kết luận giúp giảm thiểu rủi ro trong tương lai. Những loại kỹ năng này ngày càng trở nên quan trọng trong thời đại kỹ thuật số.
 
2. Các nhóm công nghệ Big data chính 

2.1. Nhóm vận hành:

Big data trong nhóm vận hành được định nghĩa là hoạt động đề cập đến tất cả dữ liệu được tạo ra từ các hoạt động hàng ngày như giao dịch trên internet, nền tảng truyền thông xã hội hoặc bất kỳ thông tin nào từ một công ty cụ thể. Dữ liệu này đóng vai trò là dữ liệu thô được phân tích bằng công nghệ dữ liệu lớn hoạt động. Một số ví dụ về Công nghệ dữ liệu lớn vận hành bao gồm:
 
  • Hệ thống đặt vé trực tuyến như tàu, vé máy bay, xe buýt, phim ảnh, v.v.
  • Giao dịch hoặc mua sắm trực tuyến trên các trang thương mại điện tử như Flipkart, Amazon, Myntra, v.v.
  • Dữ liệu trực tuyến từ các trang mạng xã hội như Instagram, Facebook, Messenger, Whatsapp, v.v.
  • Dữ liệu nhân viên hoặc chi tiết điều hành trong các công ty đa quốc gia.

2.2. Nhóm phân tích:

Ở nhóm phân tích Big data được xem như một biến thể có thể sửa đổi của công nghệ big data và nó cũng phức tạp hơn big data vận hành. Big data phân tích thường được sử dụng khi có liên quan đến các số liệu hiệu suất và khi cần đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng trên cơ sở các báo cáo được tạo thông qua phân tích dữ liệu lớn vận hành. Do đó, loại công nghệ dữ liệu lớn này liên quan đến việc phân tích dữ liệu lớn liên quan đến các quyết định kinh doanh. Một số ví dụ về Công nghệ dữ liệu lớn phân tích bao gồm:
 
  • Dữ liệu tiếp thị chứng khoán.
  • Dữ liệu dự báo thời tiết.
  • Hồ sơ bệnh án cho phép bác sĩ theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân.
  • Duy trì cơ sở dữ liệu về sứ mệnh không gian trong đó mọi chi tiết về sứ mệnh đều quan trọng. 
3. Công nghệ Big data dành cho lưu trữ dữ liệu

3.1. Apache Hadoop:

Apache Hadoop là một framework mã nguồn mở dựa trên Java để xử lý và lưu trữ lượng lớn dữ liệu. Về cơ bản, nó sử dụng phương pháp lập trình MapReduce để xử lý lượng lớn dữ liệu và cung cấp nền tảng lưu trữ phân tán. Vì lỗi phần cứng xảy ra thường xuyên nên khung Hadoop được xây dựng để xử lý chúng một cách tự động. Khung Hadoop được tạo thành từ năm mô-đun: Hadoop MapReduce, Hadoop Common, Hadoop Ozone, Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator) và Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS). Hadoop có các tính năng chính như: 
 
  • Việc truyền dữ liệu nhanh chóng giữa các nút lệnh được thực hiện nhờ hệ thống tệp phân tán được gọi là HDFS (Hệ thống tệp phân tán Hadoop).
  • Một hệ thống tập tin có khả năng phục hồi cơ bản là HDFS. Để tránh mất dữ liệu trong trường hợp xảy ra lỗi phần cứng hoặc phần mềm, Hadoop sao chép dữ liệu được lưu trữ trên một nút sang các nút khác trong cụm.
  • Hadoop là ứng dụng có chi phí thấp, khả năng thích ứng cao và có khả năng chịu lỗi cao, có thể xử lý và lưu trữ dữ liệu ở bất kỳ loại định dạng nào (không cấu trúc, bán cấu trúc hoặc có cấu trúc).
  • MapReduce là một công cụ xử lý hàng loạt tích hợp sẵn trong Hadoop giúp phân chia các phép tính lớn trên nhiều nút để đảm bảo hiệu suất và cân bằng tải tối ưu.

3.2. MongoDB:

MongoDB là cơ sở dữ liệu NoSQL mã nguồn mở, đa nền tảng, hướng tài liệu được thiết kế để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn. Nó cung cấp tính sẵn sàng, hiệu suất và khả năng mở rộng cao, khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến trong lĩnh vực lưu trữ dữ liệu. MongoDB được DB-Engines vinh danh là "Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu của năm", thể hiện khả năng xử lý Dữ liệu lớn vượt trội so với RDBMS truyền thống. Các tính năng chính của MongoDB: 
 
  • Nó dễ dàng kết nối với Python, Ruby và JavaScript,... sự tích hợp dễ dàng này thúc đẩy việc viết kịch bản nhanh chóng.
  • Các tài liệu JSON, cung cấp kiến trúc dữ liệu phong phú, dễ dàng chuyển sang các ngôn ngữ lập trình gốc, được cơ sở dữ liệu MongoDB sử dụng để lưu trữ dữ liệu.
  • Một RDBMS điển hình không cung cấp nhiều tính năng như MongoDB, bao gồm truy vấn động, chỉ mục phụ, cập nhật phong phú, sắp xếp và tổng hợp đơn giản.
  • So với cơ sở dữ liệu quan hệ thông thường lưu trữ dữ liệu tương tự trong các bảng khác nhau sau đó được kết nối bằng cách nối, hệ thống cơ sở dữ liệu dựa trên tài liệu lưu trữ dữ liệu liên quan trong một tài liệu, cho phép thực hiện các truy vấn nhanh hơn.

3.3.  RainStor:

RainStor là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu nhằm quản lý và phân tích dữ liệu lớn bằng kỹ thuật loại bỏ trùng lặp. Nó hợp lý hóa việc lưu trữ dữ liệu, loại bỏ các tệp trùng lặp, hỗ trợ lưu trữ đám mây và hỗ trợ nhiều bên thuê. Sản phẩm cơ sở dữ liệu RainStor có sẵn ở hai phiên bản: Lưu giữ dữ liệu lớn và Phân tích dữ liệu lớn trên Hadoop, cho phép quản lý dữ liệu hiệu quả cao cũng như tăng tốc phân tích và truy vấn dữ liệu. Một số tính năng chính của RainStor: 
 
  • Với RainStor, các doanh nghiệp lớn có thể quản lý và phân tích Dữ liệu lớn với tổng chi phí thấp nhất.
  • Cơ sở dữ liệu doanh nghiệp được xây dựng trên Hadoop để hỗ trợ phân tích nhanh hơn.
  • Nó cho phép bạn chạy các truy vấn và phân tích nhanh hơn bằng cách sử dụng cả truy vấn SQL và MapReduce, mang lại kết quả nhanh hơn 10-100 lần.
  • RainStor cung cấp mức nén cao nhất. Dữ liệu được nén lên tới 40 lần (97,5 phần trăm) trở lên so với dữ liệu thô và không cần tăng lạm phát khi truy cập.

3.4. Cassandra:

Cassandra là cơ sở dữ liệu NoSQL mã nguồn mở cho phép phân tích chuyên sâu dữ liệu thời gian thực, đảm bảo khả năng mở rộng và tính sẵn sàng cao mà không ảnh hưởng đến hiệu suất. Nó sử dụng CQL để tương tác và lý tưởng cho việc xử lý dữ liệu quan trọng, hỗ trợ tất cả các định dạng dữ liệu, bao gồm có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc. Các tính năng chính: 
 
  • Kiến trúc phi tập trung của Cassandra ngăn chặn các điểm lỗi duy nhất trong một cụm.
  • Độ nhạy dữ liệu giúp Cassandra phù hợp với các ứng dụng doanh nghiệp không có khả năng mất dữ liệu, ngay cả khi toàn bộ trung tâm dữ liệu bị lỗi. 
  • ACID (Tính nguyên tử, Tính nhất quán, Cách ly và Độ bền) đều được Cassandra hỗ trợ.
  • Nó cho phép tích hợp Hadoop với MapReduce. Nó cũng hỗ trợ Apache Hive & Apache Pig.
  • Do khả năng mở rộng, Cassandra có thể được mở rộng quy mô để đáp ứng nhiều khách hàng hơn và nhiều dữ liệu hơn theo yêu cầu.
Hy vọng rằng những chia sẻ của BAC sẽ giúp ích cho bạn. Đừng quên đón đọc các bài viết mới nhất được cập nhật tại BAC's Blog bạn nhé.
 

 

Nguồn tham khảo:
https://www.interviewbit.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.
 
 

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC