Dữ liệu lớn là gì?
Có thể mô tả dữ liệu lớn trên khía cạnh các thách thức quản lý dữ liệu mà không thể giải quyết được bằng cơ sở dữ liệu truyền thống, do khối lượng, tốc độ và sự đa dạng của dữ liệu ngày càng tăng. Mặc dù có rất nhiều định nghĩa về dữ liệu lớn, nhưng hầu hết chúng đều bao gồm khái niệm về thứ thường được gọi là “ba V” của dữ liệu lớn:
Khối lượng: Từ hàng terabyte đến hàng petabyte dữ liệu
Đa dạng: Bao gồm dữ liệu từ nhiều nguồn và định dạng (ví dụ: bản ghi web, tương tác truyền thông xã hội, giao dịch trực tuyến và thương mại điện tử, giao dịch tài chính, v.v.)
Tốc độ: Các doanh nghiệp ngày càng có các yêu cầu nghiêm ngặt từ thời điểm dữ liệu được tạo ra, đến thời điểm thông tin chuyên sâu hữu ích được phân phối cho người dùng. Do đó, dữ liệu cần được thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích trong khoảng thời gian tương đối ngắn – từ hàng ngày cho đến theo thời gian thực
Tại sao bạn có thể cần dữ liệu lớn?
Mặc dù dữ liệu lớn thu hút được sự chú ý, nhiều tổ chức không nhận ra rằng họ có vấn đề về dữ liệu lớn, hoặc đơn giản là họ không nghĩ về vấn đề của mình theo khía cạnh dữ liệu lớn. Nói chung, một tổ chức có thể hưởng lợi từ các công nghệ dữ liệu lớn khi cơ sở dữ liệu và ứng dụng hiện có không còn đủ khả năng điều chỉnh quy mô để hỗ trợ sự tăng đột ngột về khối lượng, sự đa dạng và tốc độ của dữ liệu.
Việc không giải quyết đúng cách các thách thức về dữ liệu lớn có thể dẫn đến chi phí leo thang, cũng như giảm năng suất và khả năng cạnh tranh. Mặt khác, một chiến lược dữ liệu lớn hợp lý có thể giúp các tổ chức giảm chi phí và đạt được hiệu quả hoạt động bằng cách di chuyển khối lượng công việc nặng hiện có sang các công nghệ dữ liệu lớn; cũng như triển khai các ứng dụng mới để tận dụng các cơ hội mới.
Dữ liệu lớn hoạt động như thế nào?
Với các công cụ mới xử lý toàn bộ chu trình quản lý dữ liệu, việc thu thập, lưu trữ và phân tích các tập dữ liệu lớn hơn để khám phá những thông tin chuyên sâu mới và có giá trị đã trở nên khả thi về mặt kỹ thuật và kinh tế nhờ các công nghệ dữ liệu lớn. Trong hầu hết các trường hợp, việc xử lý dữ liệu lớn liên quan tới một luồng dữ liệu chung – từ thu thập dữ liệu thô tới sử dụng thông tin hữu ích.
Thu thập. Việc thu thập dữ liệu thô – các giao dịch, bản ghi, thiết bị di động và các dữ liệu khác – là thách thức đầu tiên mà nhiều tổ chức phải đối mặt khi xử lý dữ liệu lớn. Một nền tảng dữ liệu lớn hiệu quả sẽ khiến bước này trở nên dễ dàng hơn, cho phép các nhà phát triển tải nhập nhiều loại dữ liệu – từ dữ liệu có cấu trúc tới phi cấu trúc – ở mọi tốc độ, từ theo thời gian thực cho tới theo đợt.
Lưu trữ. Nền tảng dữ liệu lớn nào cũng cần một kho lưu trữ bảo mật, có quy mô linh hoạt và bền bỉ để lưu trữ dữ liệu trước hoặc thậm chí là sau các tác vụ xử lý. Tùy vào yêu cầu cụ thể của mình, bạn có thể cũng cần tới các kho lưu trữ tạm thời cho dữ liệu đang được truyền.
Xử lý và phân tích. Đây là bước mà dữ liệu được chuyển từ trạng thái thô sang định dạng có thể sử dụng – thường là bằng cách sắp xếp, tổng hợp, gộp và thậm chí là thực hiện các chức năng và thuật toán tiên tiến hơn. Sau đó, các tập dữ liệu kết quả sẽ được lưu trữ để xử lý thêm hoặc chuẩn bị sẵn sàng cho giai đoạn sử dụng thông qua các công cụ trực quan hóa dữ liệu và nghiệp vụ thông minh.
Sử dụng và trực quan hóa. Dữ liệu lớn tập trung vào việc thu được thông tin chuyên sâu hữu ích, có giá trị cao từ các tài sản dữ liệu của bạn. Lý tưởng nhất là dữ liệu được cung cấp cho các bên liên quan thông qua nghiệp vụ thông minh tự phục vụ và các công cụ trực quan hóa dữ liệu linh hoạt, cho phép bạn khám phá tập dữ liệu nhanh chóng và dễ dàng. Tùy thuộc vào loại phân tích, người dùng cuối cũng có thể sử dụng dữ liệu kết quả dưới dạng “dự đoán” thống kê – trong trường hợp phân tích dự đoán – hoặc các hành động được đề xuất – trong trường hợp phân tích theo quy định.
Sự phát triển của quá trình xử lý dữ liệu lớn
Hệ sinh thái dữ liệu lớn tiếp tục phát triển với tốc độ ấn tượng. Ngày nay, có một tập hợp đa dạng các kiểu phân tích cho phép hỗ trợ nhiều chức năng trong tổ chức.
Phân tích mô tả giúp người dùng trả lời câu hỏi: “Điều gì đã xảy ra và tại sao?” Ví dụ bao gồm các môi trường báo cáo và truy vấn truyền thống với bảng điểm và bảng thông tin.
Phân tích dự đoán giúp người dùng ước tính xác suất của một sự kiện nhất định trong tương lai. Ví dụ bao gồm hệ thống cảnh báo sớm, phát hiện gian lận, các ứng dụng bảo trì phòng ngừa và dự báo.
Phân tích theo quy định cung cấp các khuyến nghị cụ thể (mang tính quy định) cho người dùng. Chúng giải đáp câu hỏi – Tôi nên làm gì nếu “x” xảy ra?
Ban đầu, các khung dữ liệu lớn như Hadoop, chỉ hỗ trợ khối lượng công việc hàng loạt, trong đó các tập dữ liệu lớn được xử lý hàng loạt trong một khoảng thời gian xác định, thường được đo bằng giờ hoặc ngày. Tuy nhiên, khi yếu tố thời gian để thu được thông tin chuyên sâu trở nên quan trọng hơn, “tốc độ” của dữ liệu lớn đã thúc đẩy sự phát triển của các khung mới như Apache Spark, Apache Kafka, Amazon Kinesis và các khung khác để hỗ trợ xử lý dữ liệu theo thời gian thực và truyền liên tục.
AWS có thể hỗ trợ các yêu cầu về dữ liệu lớn của bạn như thế nào?
Amazon Web Services cung cấp danh mục rộng và được tích hợp đầy đủ của dịch vụ điện toán đám mây để giúp bạn xây dựng, bảo mật và triển khai các ứng dụng dữ liệu lớn của mình. Với AWS, bạn không cần phải mua phần cứng, cũng không cần duy trì và điều chỉnh quy mô cơ sở hạ tầng, từ đó bạn có thể tập trung tài nguyên của mình vào việc khám phá những thông tin chuyên sâu mới. Với những khả năng và tính năng mới được bổ sung liên tục, bạn sẽ luôn có thể tận dụng những công nghệ mới nhất mà không cần cam kết đầu tư dài hạn.
Tìm hiểu thêm về các nền tảng và công cụ dữ liệu lớn của AWS »
Tính sẵn sàng tức thời
Hầu hết các công nghệ dữ liệu lớn đều cần có những cụm máy chủ lớn, dẫn đến chu kỳ thiết lập và cung cấp kéo dài. Với AWS, bạn có thể triển khai cơ sở hạ tầng cần thiết gần như ngay lập tức. Điều này có nghĩa là đội ngũ của bạn có thể làm việc hiệu quả hơn, dễ dàng thử nghiệm những điều mới mẻ hơn và các dự án có thể triển khai sớm hơn.
Khả năng rộng và sâu
Khối lượng công việc dữ liệu lớn cũng đa dạng như các tập dữ liệu mà chúng cần phân tích. Một nền tảng rộng và sâu đồng nghĩa với việc bạn có thể gần như xây dựng bất kỳ ứng dụng dữ liệu lớn nào, cũng như hỗ trợ mọi khối lượng công việc bất kể khối lượng, tốc độ và sự đa dạng của dữ liệu. Với trên 50 dịch vụ và hàng trăm tính năng được bổ sung mỗi năm, AWS cung cấp mọi thứ bạn cần để thu thập, lưu trữ, xử lý, phân tích và hình ảnh hóa dữ liệu lớn trên đám mây. Tìm hiểu thêm về nền tảng dữ liệu lớn của AWS.
Đáng tin cậy và bảo mật
Dữ liệu lớn là dữ liệu nhạy cảm. Vì vậy, việc bảo mật tài sản dữ liệu và bảo vệ cơ sở hạ tầng của bạn mà không làm mất đi tính linh hoạt là rất quan trọng. AWS cung cấp các khả năng áp dụng được trên các cơ sở, mạng, phần mềm và quy trình kinh doanh nhằm đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt nhất. Các môi trường được kiểm tra liên tục để đạt các chứng chỉ như ISO 27001, FedRAMP, DoD SRG và PCI DSS. Các chương trình đảm bảo giúp bạn chứng minh sự tuân thủ đối với hơn 20 tiêu chuẩn, bao gồm HIPAA, NCSC, v.v. Truy cập vào Trung tâm bảo mật đám mây để tìm hiểu thêm.
Hàng trăm đối tác và giải pháp
Một hệ sinh thái đối tác lớn có thể giúp bạn thu hẹp khoảng cách về kỹ năng và bắt đầu với dữ liệu lớn nhanh hơn. Truy cập Mạng lưới đối tác AWS để nhận trợ giúp từ một đối tác tư vấn hoặc chọn một trong nhiều công cụ và ứng dụng trên toàn bộ ngăn xếp quản lý dữ liệu.
Giải pháp dữ liệu lớn tại AWS
Hãy để chúng tôi hỗ trợ giải quyết các thách thức về dữ liệu lớn của bạn. Hãy dành phần việc nặng nhọc cho chúng tôi để bạn có thể tập trung nhiều thời gian và tài nguyên hơn vào các mục tiêu của doanh nghiệp hoặc tổ chức.
Tìm hiểu thêm về các giải pháp dữ liệu lớn của AWS »
Bắt đầu sử dụng phân tích dữ liệu lớn trên AWS bằng cách tạo tài khoản ngay hôm nay.
Các bước tiếp theo trên AWS
