Giới thiệu
Big Data hiện nay được xem là xu hướng công nghệ thông tin quan trọng nhất và đang được tranh cãi nhiều. Sự lạm dụng của thuật ngữ Big Data có nguy cơ biến nó trở thành một từ "thời trang" hoặc "một cụm từ rỗng rỉnh". Thêm vào đó, ngành công nghiệp công nghệ thông tin đã từng trải qua những vấn đề tương tự: Green IT, SOA, EAI, Dotcom-Blase, ... Chính vì vậy, không ngạc nhiên khi từ "Hype" thỉnh thoảng được nhắc đến trong cuộc thảo luận về Big Data.
Liệu Big Data có thực sự chỉ là một trong những từ "thời trang" phô trương lúc đầu bởi các nhà tiếp thị, rồi lại nhanh chóng bỏ qua cho đến khi mất dần vào quên lãng?
Câu hỏi liên quan đến Big Data
Hãy cùng tìm hiểu chi tiết về các câu hỏi liên quan đến Big Data:
- Big Data là gì?
- Big Data Analytics là gì?
- Các thách thức khi chọn phần mềm Big Data là gì?
- Các nhà cung cấp phần mềm Big Data cung cấp các giải pháp nào?
- Những yếu tố Big Data nào doanh nghiệp cần xem xét?
- Tóm tắt: Điều gì doanh nghiệp cần lưu ý khi chọn phần mềm Big Data?
Big Data là gì?
Cho đến nay, vẫn chưa có một định nghĩa chung và rõ ràng về Big Data. Nói chung, Big Data có thể được định nghĩa là bất kỳ tập dữ liệu nào vượt qua giới hạn và khả năng của công nghệ thông tin truyền thống. Big Data liên quan đến việc xử lý, lưu trữ, tìm kiếm, phân phối, phân tích và trực quan hóa những lượng dữ liệu lớn. Cơ sở dữ liệu và công cụ tiêu chuẩn đang gặp vấn đề ngày càng nhiều khi đối mặt với lượng dữ liệu ngày càng tăng: Cơ sở dữ liệu quan hệ không còn đủ sức với khối lượng dữ liệu, quá trình ETL chậm và gặp khó khăn với các định dạng dữ liệu đa dạng, nền tảng Business Intelligence truyền thống quá chậm và không thể xử lý hiệu quả các lượng dữ liệu phi cấu trúc.
Xuất hiện của Big Data
Hintergrund der Diskussionen um Big Data ist der starke Anstieg des weltweiten Datenvolumens. Eine Vielzahl unterschiedlicher Quellen ist dafür verantwortlich: Sensordaten, Maschinendaten, Log-Daten, das WordWideWeb oder RFID-Chips. Im Jahre 2011 knackte das weltweite Datenvolumen die Zettabyte-Barriere (1 mit 21 Nullen) und ein Ende des Wachstums ist nicht in Sicht. 2020 sollen es bereits 35 Zettabyte sein.
Es sind aber nicht allein die gigantischen Datenmengen, die das Big-Data-Problem ausmachen. Auch die fehlende Struktur - von polystrukturierten Daten ist die Rede - und die unterschiedlichen Formate sind für die herkömmliche Unternehmenssoftware äußerst problematisch. Konventionelle BI-Software basiert auf einem Data Warehouse, in dessen Kern klar strukturierte und vereinheitlichte Daten lagern müssen. Dazu sind im Vorfeld aufwendige Extraktions-, Ladungs- und Transaktionsprozesse (ETL) nötig. Nur so können die Daten nutzbringend weiterverarbeitet werden. Unter den Bedingungen eines zunehmenden Datenvolumens bei gleichzeitig fehlender Strukturierung lassen sich die Daten in den relationale Datenbanken der Data Warehouses nicht mehr effizient abbilden.
Themenfelder Big Data
- Dung lượng dữ liệu lớn
- Phân tích dữ liệu
- Tốc độ xử lý
- Đa dạng dữ liệu
Big Data Analytics là gì?
Big Data đặc biệt quan trọng đối với lĩnh vực Business Intelligence (BI), nó liên quan đến việc phân tích dữ liệu (gặp, phân tích, trình bày). Big Data Analytics mô tả việc phân tích hệ thống các lượng dữ liệu lớn bằng cách sử dụng phần mềm mới phát triển. Phần mềm Big Data có các chức năng và kỹ thuật đặc biệt mà cho phép xử lý song song nhiều dữ liệu.
- Xử lý nhiều bộ dữ liệu
- Nhập dữ liệu nhanh chóng
- Tìm kiếm và truy vấn dữ liệu nhanh chóng
- Xử lý đồng thời nhiều truy vấn
- Phân tích các loại thông tin khác nhau
Big Data Analysis là một trong những xu hướng nóng trong ngành công nghiệp phần mềm Business Intelligence.
Phần mềm Big Data
Phần mềm Big Data có thể là nền tảng cho phân tích Big Data. Một chương trình phần mềm có thể thực hiện các ứng dụng thống kê được đề cập trong Big Data Analytics.
Những thách thức khi chọn phần mềm Big Data
Tình hình doanh nghiệp: Yêu cầu ngày càng tăng, thách thức ngày càng lớn
Hiện tượng tăng dữ liệu và sự nhân lên trong số các nguồn dữ liệu đã được đề cập trên không hoàn toàn mới. Điều thực sự mới trong hiện tượng Big Data dường như đến từ môi trường kinh doanh. Sự quan trọng chiến lược của phần mềm BI đã tăng lên trong vài năm qua và do đó, số lượng người dùng và kỳ vọng về cập nhật và khả năng truy xuất dữ liệu nhanh chóng của hệ thống đang tăng lên, đồng thời yêu cầu về phức tạp của các nhiệm vụ phân tích cũng tăng lên.
Những yêu cầu tăng lên phản ánh những thách thức tăng lên của thế giới kinh doanh. Đối với một môi trường kinh doanh đang ngày càng cạnh tranh toàn cầu, thời gian là tiền bạc. Các công ty nhanh nhất phản ứng với tình hình thị trường hiện tại và điều chỉnh cơ cấu quá trình nội bộ theo yêu cầu của thị trường để tạo ra lợi thế cạnh tranh quan trọng. Ngoài yếu tố thời gian quan trọng, việc có thể nhìn thấy các cấu trúc phức tạp ngày càng tăng và mối liên hệ của chúng trong công ty dễ dàng là điều không thể thiếu đối với doanh nghiệp. Chỉ khi chúng ta biết rõ điều gì đang sai ở công ty của mình và ở đâu, chúng ta mới có thể áp đặt các biện pháp hiệu quả.
Ngoài ra, một ý thức về giá trị chiến lược của dữ liệu đã được phát triển trong một phần lớn của thế giới kinh doanh. Ý thức này được phản ánh trong việc các công ty vừa và nhỏ hiện nay sử dụng phần mềm BI gần như là tiêu chuẩn. Những ai thành công trong việc phân tích vượt qua các mẫu và mối quan hệ ban đầu của dữ liệu thường có lợi thế so với đối thủ cạnh tranh. Để xử lý số lượng dữ liệu rất lớn này một cách hiệu quả, cần có một công cụ mạnh mẽ.
Các giải pháp Big Data được nhà cung cấp phần mềm cung cấp là gì?
Các nhà cung cấp phần mềm: Một loạt các giải pháp
Những nhà cung cấp phần mềm này tự nhiên đã nhận thấy sự thay đổi này. Giống như kiến trúc xử lý dữ liệu BI truyền thống, đã có các phương pháp và công nghệ mới để thu thập, lưu trữ, xử lý, phân tích và trình bày các lượng dữ liệu lớn, đa cấu trúc trên thị trường. Tuy nhiên, phần mềm được cung cấp cũng đa dạng như các vấn đề mà Big Data đặt ra. Có rất nhiều nhà cung cấp trên thị trường cung cấp nhiều giải pháp cho tất cả các lĩnh vực đã được nêu ra. Đối với các doanh nghiệp, việc phân biệt được trong thị trường không rõ ràng này thường rất khó khăn.
Vấn đề chủ yếu trong việc tích hợp các dữ liệu liên quan đến tốc độ và xử lý dữ liệu đa cấu trúc. Hiện nay, nhà cung cấp phần mềm đang cố gắng kết hợp các tính năng Big Data với các công cụ tích hợp dữ liệu đã được xác định như Informatica, Pentaho hoặc Pervasive, và đồng thời, cũng có các chuyên gia trong việc tích hợp các nguồn dữ liệu đa cấu trúc như Hadoop, Chukwa, Flume hoặc Sqoop.
Đối với việc lưu trữ và xử lý dữ liệu Big Data một cách hiệu quả, có các hệ thống tệp đặc biệt như HDFS của Hadoop, cũng như các cơ sở dữ liệu NoSQL (không chỉ SQL). Quan trọng là đồng bộ hóa các công nghệ này với cơ sở dữ liệu phân tích truyền thống, vẫn đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu và thực hiện các hoạt động quan hệ thông thường một cách trơn tru.
Việc xử lý dữ liệu Big Data nhanh chóng đòi hỏi sự tập trung vào phương pháp MapReduce được phát triển bởi Google. Cơ chế sau đây được áp dụng: Nhiệm vụ được chia thành các phần nhỏ nhất có thể, sau đó được phân phối đồng thời để xử lý trên nhiều máy tính và sau đó được tổng hợp thành kết quả. Điều này cho phép xử lý song song của dữ liệu đa cấu trúc. Một công cụ khác, cho phép xử lý dữ liệu Big Data trong thời gian thực, là In-Memory-Computing như SAP HANA. Điều này sử dụng bộ nhớ của máy tính làm bộ nhớ dữ liệu. So với dữ liệu được lưu trữ trên ổ cứng, điều này cho phép truy cập dữ liệu nhanh hơn đáng kể. Ngoài ra, còn có các giải pháp dựa trên cơ sở dữ liệu phân tích. Đó thường là cơ sở dữ liệu hướng cột, phá vỡ khái niệm thông thường của cơ sở dữ liệu hướng dòng. Các cơ sở dữ liệu này loại bỏ các phần không cần thiết và cho phép truy cập linh hoạt và nhanh chóng. Với tất cả các công nghệ này, lượng dữ liệu lớn có thể được xử lý với tốc độ cho phép gọi là phân tích thời gian thực.
Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu đa cấu trúc, đặc biệt là xây dựng mô hình dữ liệu dựa trên dữ liệu chi tiết là được quan sát. Đặc biệt là nhà cung cấp mã nguồn mở R, cũng như các công cụ khai thác dữ liệu khác từ EMC, SAS hoặc SPSS đã được thành lập trên thị trường. Ngoài ra, còn có các công cụ có thể áp dụng cho các lĩnh vực mới được phát triển như Text Mining hoặc Location Intelligence, nhờ khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn.
Công cụ và xu hướng phân tích Big Data 2015
Trong năm 2015, xuất hiện các xu hướng mới trong việc sử dụng Big Data. Những xu hướng quan trọng bao gồm:
- Quản lý Big Data qua Cloud
- Cải thiện tích hợp dữ liệu qua ETL (Extraction, Transformation, Loading)
- Tối ưu hóa cơ sở dữ liệu SQL
- Tối ưu hóa lưu trữ dữ liệu
Các yếu tố Big Data mà doanh nghiệp cần xem xét?
Để tóm gọn, hiện tượng Big Data có thể được mô tả là sự tương tác giữa các yếu tố sau:
- Tăng dung lượng dữ liệu
- Tăng số nguồn dữ liệu
- Đa cấu trúc dữ liệu
- Định dạng dữ liệu đa dạng
- Số lượng người dùng phần mềm BI ngày càng tăng
- Yêu cầu cao hơn về phân tích mối quan hệ phức tạp và hiệu suất truy vấn của hệ thống
- Sự phân tích gần thời gian thực
Sự kết hợp của tất cả các yếu tố này đang làm cho các cơ sở dữ liệu và công cụ phân tích truyền thống trở nên quá tải, do đó, nhu cầu về các giải pháp phần mềm mới và mạnh mẽ tại các doanh nghiệp sẽ tăng dần.
Kết luận
Mặc dù Big Data không phải chỉ là một chủ đề thời thượng, nhưng doanh nghiệp cần xem xét một cách cẩn thận nếu muốn Big Data giúp họ thành công:
- Xem xét cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin hiện tại của bạn:
- Làm thế nào để xử lý dữ liệu một cách tốt nhất? Những dữ liệu nào cần được lưu giữ thực sự, những dữ liệu nào chỉ cần lưu trữ trong thời gian ngắn hoặc trung hạn? Có những cách lưu trữ nào?
- Cần có bao nhiêu công suất tính toán? Phần mềm nào được yêu cầu? Các thành phần cơ sở dữ liệu, phần cứng, ứng dụng và vân vân cần được hỗ trợ bởi công nghệ Big Data?
- Phân tích kỹ lưỡng xem chính xác giá trị kinh doanh của Big Data ở đâu:
- Trong những lĩnh vực nào, Big Data thực sự hữu ích và trong những lĩnh vực nào, các giải pháp "truyền thống" là đủ? Có những kịch bản ứng dụng cụ thể nào cho các công nghệ Big Data? Với những chi phí đầu tư ban đầu của các giải pháp Big Data đôi khi rất cao, việc đánh giá kỹ lưỡng trước là rất quan trọng.
- Chuyên gia Data Scientist đã được đào tạo đặc biệt trong công ty cần thực hiện, người có khả năng sử dụng các kết quả cung cấp bởi các công cụ Big Data một cách hiệu quả.
- Việc này không chỉ đơn giản là phân tích dữ liệu càng nhanh càng nhiều, mà còn liên quan đến việc dữ liệu đó có ý nghĩa gì và các quyết định nào cần được đưa ra từ quan điểm kinh doanh. Chỉ thông qua sự kết hợp của hệ thống IT mạnh mẽ và các chuyên gia ngành có trình độ tốt, mới có thể dự đoán các phát triển tương lai với độ chính xác cao.
Vì vậy, nên xem xét kỹ về Big Data, nếu muốn nó phát triển thành một yếu tố quan trọng trong thành công kinh doanh.
Nếu bạn tìm kiếm phần mềm cho ngành công nghiệp của mình, hãy tìm thấy ở đây danh sách phần mềm đa dạng của chúng tôi.
