Phần 1: Giải Thích Đơn Giản Cho Trẻ 5 Tuổi

Dữ liệu lớn giống như một hộp đồ chơi khổng lồ với rất nhiều loại đồ chơi khác nhau. Chúng ta có thể tìm thấy những món đồ chơi thú vị và chơi với chúng, nhưng đôi khi có quá nhiều đồ chơi và chúng ta cần sự giúp đỡ để sắp xếp chúng.

Phần 2: Giải Thích Cho Trẻ 12 Tuổi

Dữ liệu lớn là một tập hợp khổng lồ các thông tin mà chúng ta thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, trang web, và thiết bị điện tử. Chúng ta sử dụng các công cụ đặc biệt để phân tích dữ liệu này và tìm ra những thông tin hữu ích, giống như việc tìm kiếm kim cương trong một mỏ đá. Tuy nhiên, chúng ta cũng cần cẩn thận để bảo vệ thông tin cá nhân của mọi người.

Khái niệm chính xác

Dữ Liệu Lớn Là Gì?

Dữ liệu lớn (Big data) đề cập đến các tập hợp thông tin lớn và đa dạng, phát triển với tốc độ ngày càng tăng. Thuật ngữ này bao gồm khối lượng thông tin, tốc độ hoặc tốc độ mà nó được tạo ra và thu thập, và sự đa dạng hoặc phạm vi của các điểm dữ liệu được bao phủ (thường được gọi là "Ba V" của dữ liệu lớn). Dữ liệu lớn cung cấp nguyên liệu thô được sử dụng trong khai thác dữ liệu (data mining).

Những Điểm Chính

• Dữ liệu lớn liên quan đến một lượng lớn thông tin đa dạng đến với khối lượng ngày càng tăng và tốc độ ngày càng cao.
• Dữ liệu lớn có thể là có cấu trúc (thường là số, dễ dàng định dạng và lưu trữ) hoặc không có cấu trúc (tự do hơn, ít định lượng hơn).
• Gần như mọi phòng ban trong một công ty đều có thể sử dụng kết quả từ phân tích dữ liệu lớn, nhưng việc xử lý sự lộn xộn và tiếng ồn của nó có thể gây ra vấn đề.
• Dữ liệu lớn có thể được thu thập từ mạng xã hội và trang web, từ thiết bị điện tử cá nhân, thông qua bảng câu hỏi, mua sản phẩm và đăng ký điện tử, cùng nhiều nguồn khác. Đôi khi nó được thu thập với sự đồng ý của người dùng, và đôi khi không, thường gây ra lo ngại về quyền riêng tư.
• Dữ liệu lớn thường được lưu trữ điện tử và phân tích bằng phần mềm được thiết kế đặc biệt để xử lý các tập dữ liệu lớn và phức tạp.

Cách Hoạt Động Của Dữ Liệu Lớn

Dữ liệu lớn thường được phân loại là có cấu trúc hoặc không có cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc thường bao gồm thông tin được tổ chức lưu giữ trong các cơ sở dữ liệu và bảng tính dễ dàng truy cập; nó thường là số.

Dữ liệu không có cấu trúc có thể mang tính chất định tính hơn và không dễ dàng tổ chức. Theo IBM, ví dụ về dữ liệu không có cấu trúc có thể bao gồm "văn bản, hoạt động di động, bài đăng trên mạng xã hội, dữ liệu cảm biến Internet of Things (IoT), trong số những thứ khác."

Cũng có một loại thứ ba, dữ liệu bán cấu trúc, có một số đặc điểm của mỗi loại.

Dù là có cấu trúc, không có cấu trúc, hay bán cấu trúc, dữ liệu lớn được thu thập theo nhiều cách khác nhau. Nó có thể được thu thập thông qua bảng câu hỏi, mua sản phẩm trên trang web hoặc tại các điểm bán hàng (POS), đăng ký điện tử, và thiết bị điện tử cá nhân và ứng dụng của người dùng, chỉ để kể một vài.

Dữ liệu lớn thường được lưu trữ điện tử trong những gì đôi khi được gọi là kho dữ liệu (data warehouses) hoặc hồ dữ liệu (data lakes). Nó được phân tích bằng phần mềm được thiết kế đặc biệt để xử lý các tập dữ liệu lớn và phức tạp. Nhiều công ty phần mềm như một dịch vụ (SaaS) chuyên quản lý loại dữ liệu phức tạp này.

Lưu ý: Nhiều công ty công nghệ lớn, chẳng hạn như Alphabet (trước đây là Google) và Meta (trước đây là Facebook), sử dụng dữ liệu lớn để tạo doanh thu quảng cáo bằng cách cung cấp quảng cáo nhắm mục tiêu cho người dùng trên các nền tảng mạng xã hội và trang web.

Các Ứng Dụng Của Dữ Liệu Lớn

Các nhà phân tích dữ liệu xem xét mối quan hệ giữa các loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu nhân khẩu học và lịch sử mua hàng, để xác định xem có tồn tại mối tương quan hay không.

Các đánh giá như vậy có thể được thực hiện nội bộ hoặc bên ngoài bởi một bên thứ ba tập trung vào việc xử lý dữ liệu lớn thành các định dạng dễ tiêu hóa. Các doanh nghiệp thường sử dụng đánh giá dữ liệu lớn của các chuyên gia như vậy để biến nó thành thông tin có thể hành động.

Gần như mọi phòng ban trong một công ty đều có thể sử dụng kết quả từ phân tích dữ liệu, từ nhân sự đến sản xuất đến tiếp thị và bán hàng.

Mục tiêu của dữ liệu lớn có thể là tăng tốc độ đưa sản phẩm ra thị trường, giảm thời gian và nguồn lực cần thiết để đạt được sự chấp nhận của thị trường, nhắm mục tiêu đúng đối tượng, và giữ chân khách hàng quay lại nhiều hơn.

Với lượng dữ liệu cá nhân có sẵn về các cá nhân ngày nay, điều quan trọng là các công ty phải thực hiện các bước hiệu quả để bảo vệ nó. Đây đã trở thành một chủ đề tranh luận nóng trong những năm gần đây, đặc biệt là với nhiều vụ vi phạm dữ liệu được công bố rộng rãi mà các công ty (và khách hàng của họ) đã trải qua.

Ưu Điểm và Nhược Điểm của Dữ Liệu Lớn

Lượng dữ liệu ngày càng tăng hiện nay mang lại cả cơ hội và vấn đề. Nói chung, có nhiều dữ liệu hơn về khách hàng (và khách hàng tiềm năng) nên cho phép các công ty tùy chỉnh sản phẩm và nỗ lực tiếp thị của họ tốt hơn để cung cấp những gì khách hàng muốn. Điều này nên mang lại lợi ích cho cả nhà sản xuất và người tiêu dùng.

Mặc dù phân tích tốt hơn là một điều tích cực, dữ liệu lớn cũng có thể tạo ra quá tải và tiếng ồn, giảm tính hữu ích của nó. Các công ty phải xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng lớn và xác định dữ liệu nào đại diện cho tín hiệu thay vì tiếng ồn. Xác định ngay từ đầu dữ liệu nào có thể liên quan có thể là một yếu tố quan trọng trong việc quyết định dữ liệu nào cần phân tích.

Hơn nữa, bản chất và định dạng của dữ liệu có thể yêu cầu xử lý đặc biệt trước khi nó sẵn sàng để được hành động. Dữ liệu có cấu trúc, thường bao gồm các giá trị số, có thể dễ dàng lưu trữ và sắp xếp.

Dữ liệu không có cấu trúc, có thể đến dưới dạng email, video và tài liệu văn bản, có thể yêu cầu áp dụng các kỹ thuật tinh vi hơn trước khi chúng trở nên hữu ích.

Phân Tích Dự Đoán Là Gì?

Phân tích dự đoán (Predictive analytics) đề cập đến việc thu thập và phân tích dữ liệu hiện tại và lịch sử để phát triển và tinh chỉnh các mô hình dự báo kết quả trong tương lai. Phân tích dự đoán được sử dụng rộng rãi trong kinh doanh và tài chính cũng như trong các lĩnh vực như dự báo thời tiết, và nó phụ thuộc nhiều vào dữ liệu lớn.

Khai Thác Dữ Liệu Là Gì?

Khai thác dữ liệu (Data mining) có thể được định nghĩa là quá trình thông qua đó dữ liệu lớn được biến thành thông tin hữu ích, bằng cách tìm kiếm các mẫu và xu hướng liên quan.

Kho Dữ Liệu và Hồ Dữ Liệu Là Gì?

Kho dữ liệu (Data warehouse) đề cập đến nơi mà một doanh nghiệp hoặc tổ chức khác lưu trữ dữ liệu lớn của mình để phân tích. Một kho dữ liệu có thể nằm trên các máy chủ nội bộ của chủ sở hữu, với một công ty chuyên gia bên ngoài, hoặc trên đám mây, và thường được liên kết với dữ liệu có cấu trúc. Hồ dữ liệu (Data lake) là một thuật ngữ mới hơn cho các kho lưu trữ có thể chứa cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, cũng như dữ liệu bán cấu trúc.

Đám Mây Là Gì?

Đám mây (Cloud) đề cập đến các mạng lưới máy chủ dữ liệu nơi các tổ chức hoặc cá nhân có thể thuê không gian để lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu. Các dịch vụ đám mây đã trở thành một ngành kinh doanh lớn với sự gia tăng của dữ liệu lớn, và các công ty lớn trong lĩnh vực này ngày nay bao gồm Amazon Web Services của Amazon, Azure của Microsoft, và Google Cloud của Alphabet, trong số những công ty khác.

Vai Trò Của Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Dữ Liệu Lớn Là Gì?

Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence) có thể hữu ích trong việc phân tích dữ liệu lớn. Đồng thời, dữ liệu lớn đang được sử dụng để đào tạo trí tuệ nhân tạo nhằm làm cho nó hiệu quả hơn.

Kết Luận

Dữ liệu lớn chỉ ngày càng lớn hơn. Mặc dù nó đã chứng minh được tính hữu ích của mình trong nhiều lĩnh vực, nó cũng đã làm dấy lên những lo ngại nghiêm trọng về quyền riêng tư về cách nó được thu thập và sử dụng cũng như khả năng dễ bị tấn công mạng và vi phạm dữ liệu.