Giới thiệu về Phân tích Big Data
Phân tích Big Data cho phép các câu hỏi chuẩn đoán (diagnostic questions) được trả lời tùy theo nhu cầu của doanh nghiệp. Nó giúp doanh nghiệp thu được các kết quả có thể hiện thực hóa cùng với việc cung cấp dữ liệu và các phân tích chuyên sâu.
Nó cũng cho phép doanh nghiệp và các đội nhóm của họ để khám phá những câu hỏi chuẩn đoán sâu xa hơn mà có thể chưa từng được nghĩ tới và hé lộ một cấp độ insight mới.
Phân tích Big Data giúp xác định các bước cần thiết phải được thực hiện để cải thiện hiệu suất kinh doanh.
Tuy nhiên, Phân tích Big Data khá phức tạp khi được thực hiện trong khi triển khai Big Dat, nhưng đó là điều cần thiết do dữ liệu được tạo ra với tốc độ cực kì lớn. Nó cũng cần thiết để giải nghĩa một lượng lớn data và để:
Sắp xếp
Biến đổi
Lập mô hình dữ liệu tùy theo các yêu cầu kinh doanh cùng với xác định các mẫu hành vi và khả năng rút ra kết luận từ đó.
Có những cách Phân tích Big Data nào ?
Phân tích theo quy tắc
Tập trung vào phân tích dựa trên các quy định và khuyến nghị cùng với việc tuân theo một phương pháp phân tích cụ thể nào đó cho các mục đích kinh doanh.
Phân tích dự đoán
Được thực hiện để đảm bảo chiến lược hoạt động trong tương lai. Khi trả lời các câu hỏi “Như thế nào” and “Tại sao”, nó hé lộ các hình mẫu hành vi cụ thể khi xác định khi nào các kết quả xảy ra.
Các phân tích này dựa theo phân tích chuẩn đoán để xác định các mẫu hành vi và dự đoán điều gì có thể xảy ra.
Phân tích mô tả
Dựa trên các dữ liệu sẽ nhận được và để khai thác loại dữ liệu này, các phân tích được thực hiện, và các mô tả được tạo ra dựa trên dữ liệu.
Khi kiểu phân tích này được hoàn thành, Phân tích Big Data được thực hiện để trả lời các câu hỏi chuẩn đoán tại sao một thứ gì đó diễn ra và diễn ra như thế nào.
Phân tích chuẩn đoán
Cách phân tích này liên quan đến việc xem xét lại các sự kiện trong quá khứ và xác định tại sao một sự kiện cụ thể lại diễn ra. Nó xoay quanh việc sử dụng dashboard và kết hợp cùng Big Data để:
Loại bỏ các điểm mù trong phân tích, và
Mang lại các insight qua các câu hỏi “Như thế nào” và “Tại sao” để có thể xác định các hành động cần phải thực hiện.
Các Insight Kinh doanh được lấy như thế nào với Phân tích Big Data ?
Phân tích Big Data bao gồm nhiều công cụ có thể được sử dụng không chỉ để phân tích cú pháp dữ liệu, mà còn để thu thập các insight có giá trị.
Do các thách thức gặp phải trong tính toán và xử lý dữ liệu, các công cụ đòi hỏi phải hoạt động được với từng loại dữ liệu cụ thể.
May thay, nhờ có Big Data, ngành Phân tích đã vĩnh viễn thay đổi khi nó thay đổi các yêu cầu cần thiết để có thể trích xuất dữ liệu kinh doanh.
Có các loại cơ sở dữ liệu nào để dùng cho Phân tích Big Data ?
Cơ sở dữ liệu phi quan hệ
Các cơ sở dữ liệu này đươc sử dụng khi làm việc với dữ liệu phi cấu trúc vì nó không thể lưu trữ trong in bằng dạng bảng thông thường. 2 kiểu dữ liệu phi cấu trúc quan trọng nhất là JSON và XML.
JSON cho phép các tác vụ cóc thể được viết trong lớp ứng dụng để theo đó tăng cường các chức năng liên nền tảng.
Cơ sở dữ liệu tích hợp trên bộ nhớ
Có rất nhiều các engine xử lý có liên quan đến Big Data như Hadoop và MemSQL.
MemSQL là một cơ sở dữ liệu quan hệ xử lý các giao dịch cũng như phân tích thời gian thực trong một quy mô. Nó là một có sở dữ liệu phân phối mà có thể được truy cập qua các driver SQL tiêu chuẩn.
MemSQL hỗ trợ cú pháp ANSI SQL như sau:
Nối
Sàng lọc, và
Các chức năng phân tích như tổng hợp, phân nhóm, và các hàm cửa sổ.
Trong các hệ sinh thái phân tích dữ liệu hiện đại như các nền tảng điều phối, MemSQL vẫn duy trì sự tương thích với các công nghệ thông thường và nó có một công nghệ truyền tải dữ liệu đặc trưng được gọi là các đường ống MemSQL.
Các đường ống MemSQL có thể truyền trực tiếp một lượng dữ liệu đáng kể với thông lượng lớn trực tiếp đến một cơ sở dữ liệu được chỉ định.
Các chức năng khác của MemSQL bao gồm:
Các đường ống lập trình
Xử lý chính xác một lần
Các đường ống cho Hồ dữ liệu
Các đầu vào truyền trực tiếp
Các đầu vào dữ liệu, và
Các đầu vào lưu trữ.
Hadoop Hybrid: Lưu trữ và xử lý dữ liệu
Hadoop có thể được sử dụng cho lưu trữ dữ liệu và các hệ thống xử lý với bộ nhớ là Hadoop Distributed File System (HDSF) và xử lý bởi MapReduce. Với nhu cầu cần đến các engine xử lý, Hadoop càng sẵn sàng để sử dụng và được chấp nhận rộng rãi.
Tầm quan trọng của Khai phá dữ liệu
Cùng với các mối quan tâm về hiệu quả chi phí và tăng doanh thu, Khai phá dữ liệu đang được sử dụng như một bước căn bản trong quá trình liên quan đến Phân tích dữ liệu.
Bước này bao gồm Trích xuất, Biến đổi, và Tải để thu thập các dữ liệu thích hợp và chuyển nó đến đúng kho lưu trữ dữ liệu. Khai phá dữ liệu giải quyết các tác vụ của cả lưu trữ và quản lý dữ liệu dựa trên các cơ sở dữ liệu đa chiều.
Trong khai phá dữ liệu gần đây đã có những hiện tượng dựa trên phân tích nội dung của các bộ Big Data với mục đích khám phá mối quan hệ tồn tại giữa các mục dữ liệu riêng rẽ.
Mục tiêu của Khai phá dữ liệu là để sử dụng một bộ dữ liệu cho nhiều mục đích và bởi nhiều người dùng. Khai phá dữ liệu cũng có nhiệm vụ thuyết trình các dữ liệu đã được phân tích một cách đơn giản nhưng hiệu quả.
Các lĩnh vực sử dụng đến Phân tích Big Data
Các ngành công nghiệp hàng đầu đang triển khai ứng dụng Phân tích Big Data bao gồm:
Ngành bán lẻ – để hiểu rõ khách hàng đang mua những gì và để chào bán những sản phẩm hay dịch vụ làm ra để phù hợp cho từng đối tượng khách hàng đó.
Các ngành Công nghệ – các công ty công nghệ đang sử dụng nó để tìm hiểu cách khách hàng tương tác với các website hay các ứng dụng và qua đó thu thập các thông tin chủ chốt để tối ưu hóa lượng bán hàng, dịch vụ chăm sóc khách hàng, cải thiện trải nghiệm khách hàng và hơn nữa.
Chăm sóc sức khỏe – giúp các nhân sự trong ngành chăm sóc sức khỏe chuẩn đoán sức khỏe bệnh nhân qua nhiều bài xét nghiệm. Các kết quả này sẽ được chạy trên các máy vi tính để chỉ ra các dấu hiệu bất thường và bệnh tật.
Các ngành sản xuất – các nhà sản xuất có thể nâng cao sản lượng cùng với việc giảm thời gian đưa sản phẩm ra thị trường, tăng cường chất lượng sản phẩm, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và hậu cần, và xây dựng các bản thử nghiệm trước khi ra mắt sản phẩm để hiểu về nó.
Ngành năng lượng – từ khám phá các nguồn dầu đến dự báo về giá cả, đầu ra nên như thế nào và một mỏ dầu có thể sinh lời không, Phân tích Big Data đang được ứng dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp này.
Cách mà IoT và Big Data liên kết với nhau
Bit Data và IoT có liên hệ một cách chặt chẽ vì Big Data chính là xương sống của một dự án IoT đích thực. Big Data kết nối các phần của mạng lưới IoT và cùng với đó cho phép việc tự động hóa.
Một khi các công nghệ được kết nối với nhau và các quy trình kinh doanh được tích hợp, hệ thống có thể bắt đầu sản xuất và có thể truy cập vào Big Data. Khi sử dụng Big Data cùng với IoT, các doanh nghiệp có thể:
-Bán hoặc chia sẻ dữ liệu IoT
-Tái sử dụng dữ liệu IoT hoặc
-Thiết kế lại các sản phẩm, dịch vụ, và quy trình.
Kết luận
– Tại sao Big Data nên được ứng dụng bởi tất cả các doanh nghiệp ?
Nhân tố chính không phải là doanh nghiệp nắm được bao nhiêu dữ liệu mà là cách sử dụng những dữ liệu đã được thu thập. Mỗi doanh nghiệp đều có cách sử dụng dữ liệu riêng nhưng dữ liệu càng được sử dụng hiệu quả, thì doanh nghiệp đó càng có nhiều tiềm năng để phát triển hơn.
Big data cung cấp các giải pháp hiệu quả về chi phí liên quan đến Hadoop và các phân tích dựa trên đám mây như những công cụ không chỉ giúp tiết kiệm chi phí, mà còn có thể xác định các phương thức kinh doanh khác nhau.
Có nhiều cách giảm thiểu thời gian dựa trên công cụ được sử dụng và Big Data cũng cho phép các sản phẩm mới phù hợp với thị hiếu và tăng độ thỏa mãn của khách hàng qua các phân tích.