- Tham gia
- 13/7/23
- Bài viết
- 107
- Thích
- 0
- Điểm
- 16
"Big Data" là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả lượng dữ liệu lớn và phức tạp, thường vượt qua khả năng của các công cụ và phương pháp truyền thống để quản lý và xử lý. Điều quan trọng trong định nghĩa này không chỉ là sự lớn mà còn là tính đa dạng và tốc độ tăng trưởng nhanh chóng của dữ liệu.
>>> Bạn có thể xem thêm: Miễn phí đăng tin tuyển dụng
Đặc điểm của Big Data
Volume (Lượng): Big Data liên quan đến lượng dữ liệu lớn, thường trong khoảng từ terabytes đến petabytes hoặc thậm chí nhiều hơn. Dữ liệu này có thể được tích luỹ từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như các hệ thống giao dịch, cảm biến IoT, trang web mạng xã hội, và nhiều nguồn khác.
Velocity (Tốc độ): Big Data thường được tạo ra và cập nhật với tốc độ nhanh chóng. Ví dụ, dữ liệu giao dịch tài chính có thể được tạo ra hàng giây và phải được xử lý ngay lập tức để phát hiện gian lận. Các dữ liệu đến từ cảm biến IoT có thể cập nhật liên tục.
Variety (Đa dạng): Big Data chứa nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm dữ liệu cấu trúc (chẳng hạn như dữ liệu trong cơ sở dữ liệu SQL) và dữ liệu bán cấu trúc (ví dụ: dữ liệu văn bản, hình ảnh, âm thanh, video). Điều này đòi hỏi khả năng làm việc với nhiều định dạng dữ liệu và tích hợp chúng để trích xuất thông tin hữu ích.
Veracity (Chính xác): Big Data thường chứa dữ liệu không chắc chắn hoặc không chính xác. Có thể có nhiễu hoặc lỗi trong dữ liệu, và việc quản lý tính toàn vẹn và đảm bảo chính xác của dữ liệu là một thách thức quan trọng. Phải áp dụng các phương pháp và công cụ để kiểm tra và xử lý lỗi dữ liệu.
>>> Bạn có thể tham khảo: Việc làm tại Hà Nội
Ứng dụng Big Data vào các ngành nghề
Kinh doanh và Tiếp thị:
Phân tích dữ liệu khách hàng để hiểu hành vi của họ, tạo ra sản phẩm và dịch vụ tùy chỉnh và xác định chiến lược tiếp thị hiệu quả.
Dự đoán các xu hướng thị trường và sự biến đổi trong nhu cầu của khách hàng.
Xử lý dữ liệu từ truyền thông xã hội để đo lường tương tác và cảm nhận của khách hàng.
Tài chính:
Phát hiện gian lận tín dụng và gian lận tài chính thông qua phân tích giao dịch và hành vi tài chính.
Dự đoán thị trường tài chính, giúp đưa ra quyết định giao dịch thông minh.
Quản lý danh mục đầu tư dựa trên dữ liệu và phân tích rủi ro.
Y tế và Dược phẩm:
Sử dụng dữ liệu bệnh lý và dữ liệu từ thiết bị y tế để phát hiện bệnh sớm và cải thiện chẩn đoán.
Theo dõi dữ liệu sức khỏe cận lâm sàng để cải thiện quản lý bệnh và chăm sóc bệnh nhân.
Phân tích dữ liệu để nghiên cứu và phát triển loại thuốc và phương pháp điều trị mới.
>>> Bạn có thể xem thêm: Miễn phí đăng tin tuyển dụng
Đặc điểm của Big Data
Volume (Lượng): Big Data liên quan đến lượng dữ liệu lớn, thường trong khoảng từ terabytes đến petabytes hoặc thậm chí nhiều hơn. Dữ liệu này có thể được tích luỹ từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như các hệ thống giao dịch, cảm biến IoT, trang web mạng xã hội, và nhiều nguồn khác.
Velocity (Tốc độ): Big Data thường được tạo ra và cập nhật với tốc độ nhanh chóng. Ví dụ, dữ liệu giao dịch tài chính có thể được tạo ra hàng giây và phải được xử lý ngay lập tức để phát hiện gian lận. Các dữ liệu đến từ cảm biến IoT có thể cập nhật liên tục.
Variety (Đa dạng): Big Data chứa nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm dữ liệu cấu trúc (chẳng hạn như dữ liệu trong cơ sở dữ liệu SQL) và dữ liệu bán cấu trúc (ví dụ: dữ liệu văn bản, hình ảnh, âm thanh, video). Điều này đòi hỏi khả năng làm việc với nhiều định dạng dữ liệu và tích hợp chúng để trích xuất thông tin hữu ích.
Veracity (Chính xác): Big Data thường chứa dữ liệu không chắc chắn hoặc không chính xác. Có thể có nhiễu hoặc lỗi trong dữ liệu, và việc quản lý tính toàn vẹn và đảm bảo chính xác của dữ liệu là một thách thức quan trọng. Phải áp dụng các phương pháp và công cụ để kiểm tra và xử lý lỗi dữ liệu.
>>> Bạn có thể tham khảo: Việc làm tại Hà Nội
Ứng dụng Big Data vào các ngành nghề
Kinh doanh và Tiếp thị:
Phân tích dữ liệu khách hàng để hiểu hành vi của họ, tạo ra sản phẩm và dịch vụ tùy chỉnh và xác định chiến lược tiếp thị hiệu quả.
Dự đoán các xu hướng thị trường và sự biến đổi trong nhu cầu của khách hàng.
Xử lý dữ liệu từ truyền thông xã hội để đo lường tương tác và cảm nhận của khách hàng.
Tài chính:
Phát hiện gian lận tín dụng và gian lận tài chính thông qua phân tích giao dịch và hành vi tài chính.
Dự đoán thị trường tài chính, giúp đưa ra quyết định giao dịch thông minh.
Quản lý danh mục đầu tư dựa trên dữ liệu và phân tích rủi ro.
Y tế và Dược phẩm:
Sử dụng dữ liệu bệnh lý và dữ liệu từ thiết bị y tế để phát hiện bệnh sớm và cải thiện chẩn đoán.
Theo dõi dữ liệu sức khỏe cận lâm sàng để cải thiện quản lý bệnh và chăm sóc bệnh nhân.
Phân tích dữ liệu để nghiên cứu và phát triển loại thuốc và phương pháp điều trị mới.