Đã có rất nhiều cuộc thảo luận về Big Data, và chắc hẳn bạn đã từng nghe đến thuật ngữ này ở đâu đó. Big Data, như tên của nó, là thứ rất quan trọng trong lĩnh vực công nghệ. Có lẽ gần đây bạn đã biết rằng hệ thống này đang tạo ra một loạt cơ hội việc làm mới trên khắp thế giới. Các doanh nghiệp coi công nghệ này như một nhân tố thay đổi cuộc chơi, vừa là thách thức vừa là cơ hội cho các nhà phát triển và chuyên gia.
Big Data là gì?
Big Data được định nghĩa là một lượng lớn dữ liệu không có cấu trúc và có cấu trúc, đây là một thách thức đối với các phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống.
Big Data là một khái niệm mới chưa phát triển đủ để cung cấp sự hiểu biết chi tiết cho công chúng. Tuy nhiên, mọi người đang dần làm quen với công nghệ này.
Big Data về cơ bản là một tập hợp các thông tin thực tế chỉ ra các tập hợp dữ liệu ngày càng tăng và đa dạng (dữ liệu đang được thu thập).
Tóm lại, thông tin của thế giới tràn lan trên mạng, và mọi thứ đều được nâng cấp thành thông tin số hóa. Theo thuật ngữ chuyên ngành, nó đề cập đến việc số hóa thông tin như mạng xã hội, âm nhạc, video, sách trực tuyến, …
Ngày qua ngày, internet tràn ngập lượng dữ liệu khổng lồ, càng củng cố thêm khái niệm Big Data. Sự sẵn có của các cảm biến trên khắp thế giới góp phần tích lũy dữ liệu trên internet. Tất cả những điều này đang gây ra sự gia tăng đáng kinh ngạc về độ lớn dữ liệu.
Nói một cách đơn giản, mọi thứ bạn làm trực tuyến hiện được lưu dưới dạng dữ liệu. Tuy nhiên, bạn phải hiểu rằng Big Data không chỉ là nhật ký dữ liệu như văn bản, video, tìm kiếm và cảm biến. Đó thực sự là về sự tương tác của khách hàng trong môi trường Internet.
Ngày nay, Big Data đã đạt đến đỉnh cao. Một phần lớn giá trị của các công ty hàng đầu cung cấp đến từ dữ liệu của họ. Dữ liệu này được phân tích liên tục và từ đó đạt được hiệu quả cao hơn và phát triển các sản phẩm mới.
Các loại Big Data
Khi làm việc với một lượng lớn Big Data, điều cần thiết là phải hiểu rõ nguồn thông tin thô và cách xử lý nó trước khi phân tích. Vì có rất nhiều dữ liệu, nên việc trích xuất thông tin phải được thực hiện một cách hiệu quả để thu được giá trị cao nhất có thể từ dữ liệu đã cho. Dưới đây là các loại Big Data .
- Có cấu trúc
- Bán cấu trúc
- Phi cấu trúc
Dữ liệu có cấu trúc
Nó chỉ đơn giản là dữ liệu được lưu trữ trong một môi trường chứa trong một bản ghi. Nó bị ràng buộc bởi một lược đồ, vì vậy tất cả thông tin dường như có cùng một phạm vi thuộc tính. Dữ liệu có cấu trúc còn được gọi là dữ liệu quan hệ. Nó được chia thành nhiều bảng để cải thiện tính toàn vẹn của dữ liệu bằng cách xây dựng một bản ghi duy nhất để đại diện cho một thực thể. Các mối quan hệ được thực thi thông qua việc sử dụng các ràng buộc bảng.
Một trong những lợi ích của dữ liệu có cấu trúc là quá trình đơn giản và dễ hiểu trong việc kết hợp nhiều dữ liệu của công ty với nhau với dữ liệu quan hệ. Bởi vì các thứ nguyên dữ liệu có liên quan đã được xác định và có định dạng nhất quán, và cần một lượng nhỏ công việc chuẩn bị để đảm bảo rằng tất cả các nguồn đều tương thích.
Dữ liệu phi cấu trúc
Mọi dữ liệu thu thập được không có cấu trúc tốt và không được tổ chức tốt ngay từ đầu và không phải tất cả dữ liệu đều bao gồm các hướng dẫn cho người dùng biết về việc sử dụng chúng. Dữ liệu phi cấu trúc đề cập đến tất cả dữ liệu không được tổ chức.
Tất cả dữ liệu mà máy tính tạo ra đều là dữ liệu phi cấu trúc. Có thể mất nhiều thời gian và cố gắng rất nhiều để tạo ra dữ liệu phi cấu trúc có thể đọc được. Tập dữ liệu phải có thể diễn giải được để cung cấp giá trị thực.
Khía cạnh khó khăn nhất của việc phân tích dữ liệu phi cấu trúc là tạo ra một ứng dụng để hiểu được thông tin mà nó đang trích xuất. Thông thường, việc giải thích một cách có hệ thống là cần thiết, điều này khó và thay đổi tùy thuộc vào hình thức và mục tiêu cuối cùng.
- Có thể bạn đang cần: Công ty thiết kế Web uy tín tại TP.HCM
Dữ liệu bán cấu trúc
Kiểu dữ liệu bán cấu trúc là trung gian giữa miền dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Nó chủ yếu đề cập đến dữ liệu phi cấu trúc với siêu dữ liệu được đính kèm. Dữ liệu bán cấu trúc, chẳng hạn như dấu thời gian, vị trí, email hoặc tem ID thiết bị, có thể được kế thừa. Nó có thể là một thẻ ngôn ngữ sau này được thêm vào tài nguyên dữ liệu thô.
Hãy xem xét ví dụ sau: một email. Dấu thời gian của Email đó đã được gửi, địa chỉ email của người gửi và người nhận, địa chỉ IP trên thiết bị của bạn mà từ đó email này được chuyển tiếp và các thông tin quan trọng khác đều được kết nối với nội dung của email. Mặc dù nội dung thực sự được gửi là không có cấu trúc, nhưng các thành phần như vậy cho phép dữ liệu trở nên có cấu trúc với việc phân nhóm.
Kết luận
Big Data hiện là một trong những khái niệm công nghệ phổ biến nhất trên thị trường. Dữ liệu có tiềm năng to lớn để thay đổi thế giới xung quanh chúng ta bằng cách cung cấp các phương pháp tiếp cận đáng kể để cải thiện sự hài lòng của khách hàng và làm sáng tỏ các khía cạnh chưa từng thấy trước đây của hành vi con người.
Dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc là ba loại dữ liệu ứng dụng. Dữ liệu có cấu trúc được tổ chức tốt và tuân theo một bộ quy tắc. Dữ liệu bán cấu trúc không tuân theo bất kỳ lược đồ nào, nhưng nó có các đặc điểm phân biệt nhất định cho một tổ chức. Trong một ứng dụng, cả ba loại dữ liệu đều có mặt. Tất cả chúng đều đóng những vai trò quan trọng như nhau trong việc tạo ra các ứng dụng tài nguyên và hấp dẫn.
Loading...
