Tiếp nối những kiến thức về Big Data là gì, bài viết này sẽ tiết lộ một số công nghệ hàng đầu cho dữ liệu lớn mà các doanh nghiệp có thể sử dụng. Lượng dữ liệu được tạo, thu thập và sử dụng trên toàn cầu được dự báo sẽ đạt 149 zettabyte vào năm 2024. Vì vậy, để các doanh nghiệp lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu này, cần phải có Công nghệ dữ liệu lớn.
I. Công nghệ Big Data là gì?
Công nghệ Big Data là các tiện ích phần mềm được thiết kế để phân tích, xử lý và trích xuất thông tin từ các tập dữ liệu lớn. Thông thường, dữ liệu này có khối lượng lớn và cấu trúc rất phức tạp mà các công nghệ truyền thống không thể xử lý được.
Bài viết liên quan
Big Data và Cloud Computing: Sự kết hợp hoàn hảo
Big Data và Cloud Computing đã nổi lên như những công nghệ quan trọng để thâm nhập vào xu hướng của ngành CNTT trong những năm gần đây. Mặc dù mỗi công nghệ ...
II. Phân loại công nghệ dữ liệu lớn
Lưu trữ dữ liệu
Loại công nghệ dữ liệu lớn này bao gồm cơ sở hạ tầng cho phép tìm nạp, lưu trữ và quản lý dữ liệu. Các chương trình phần mềm khác nhau có thể dễ dàng truy cập, sử dụng và xử lý dữ liệu một cách nhanh chóng.
Công nghệ Big Data được chia thành bốn loại chính – Hình ảnh: analytixlabs.com
Khai thác dữ liệu
Khai thác dữ liệu là quá trình trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu thô và phân tích nó. Thông thường, dữ liệu này có khối lượng lớn với độ biến thiên cao và truyền phát với tốc độ cực nhanh. Vì vậy, việc trích xuất dữ liệu gần như không thể thực hiện được nếu không có công nghệ đặc biệt.
Phân tích dữ liệu
Trong phân tích dữ liệu, các công nghệ được sử dụng để làm sạch và chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có giá trị để hỗ trợ quá trình ra quyết định trong kinh doanh. Các công cụ phân tích big data có thể cung cấp các thông tin về sở thích của khách hàng và xu hướng của thị trường.
Bài viết liên quan
Top 10 các ứng dụng Big Data mang lại trong thực tiễn
Trong một thập kỷ qua, việc sử dụng Big Data đã phát triển đến mức có thể chạm đến gần như mọi khía cạnh trong lối sống cũng như thói quen mua sắm thông...
Trực quan hóa dữ liệu
Các công nghệ trực quan hóa dữ liệu sử dụng các yếu tố trực quan như đồ thị, biểu đồ và bản đồ để giải thích các xu hướng, mẫu và giá trị ngoại lệ trong dữ liệu. Dữ liệu được xử lý để tạo ra các minh họa đồ họa cho phép mọi người nắm bắt lượng lớn thông tin trong vài giây.
Trực quan hóa dữ liệu là sự trình bày trực quan của dữ liệu hoặc thông tin – Hình ảnh: venngage.com
III. Top các công nghệ Big Data
1. Apache Hadoop
Apache thuộc loại công nghệ Lưu trữ dữ liệu.
Đây là một nền tảng phần mềm mã nguồn mở để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn bằng mô hình lập trình MapReduce. Công nghệ này rất linh hoạt và có khả năng mở rộng để xử lý tất cả định dạng dữ liệu và có thể phục hồi khi gặp sự cố. Apache Hadoop chính là công cụ dữ liệu lớn được sử dụng phổ biến nhất.
2. Presto
Presto là một đại diện thuộc loại công nghệ Khai thác dữ liệu.
Được phát triển bởi Facebook, Presto là một công cụ truy vấn SQL nguồn mở cho phép phân tích truy vấn lượng dữ liệu khổng lồ. Công nghệ này có thể truy vấn ngay tại nơi dữ liệu tồn tại mà không cần di chuyển dữ liệu vào các hệ thống phân tích riêng biệt.
Đặc biệt, một truy vấn trên Presto có thể kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn trong một tổ chức và thực hiện phân tích chỉ trong vài phút.
Công nghệ Presto mang lại nhiều lợi ích tuyệt vời – Hình ảnh: github.com
3. Apache Spark
Apache Spark là một cái tên nổi bật thuộc loại công nghệ Phân tích dữ liệu.
Đây là một công nghệ Big Data phổ biến để phân tích dữ liệu bởi nó nhanh và hiệu quả khi chạy các ứng dụng. Spark có các tính năng tích hợp cho SQL, học máy, xử lý biểu đồ và phân tích luồng.
Ngoài ra, nó có thể dễ dàng tích hợp với Hadoop để thực hiện các tác vụ nhanh chóng tùy thuộc vào nhu cầu kinh doanh của doanh nghiệp.
Bài viết liên quan
Big Data Analytics là gì? Tại sao nó lại quan trọng?
Big Data là một trong những từ phổ biến nhất trong ngành CNTT hiện nay. Trong thời đại kỷ nguyên số, Big Data chính là tài sản to lớn mà một doanh nghiệp có th...
4. Kafka
Bên cạnh Apache Spark, Kafka cũng là công nghệ Big Data thuộc loại Phân tích dữ liệu.
Kafka là một hệ thống thu thập, lưu trữ, đọc và phân tích dữ liệu phát trực tuyến trên quy mô lớn. Để phân tích dữ liệu trực tuyến theo thời gian thực, Kafka có thể được tích hợp liền mạch với Apache Spark.
Nền tảng này được hàng nghìn tổ chức sử dụng, trong đó có Twitter, Spotify, Netflix, Linkedin. Nhược điểm duy nhất của Kafka là thiếu các giải pháp giám sát tốt.
Kafka là công nghệ phân tích dữ liệu trực tuyến theo thời gian thực – Hình ảnh: developers.redhat.com
5. Tableau
Tableau thuộc loại công nghệ Trực quan hóa dữ liệu.
Nó giúp người dùng dễ dàng tạo các loại biểu đồ và bảng điều khiển để trực quan hóa và phân tích dữ liệu. Với Tableau, người dùng có thể làm việc trên các bộ dữ liệu trực tiếp để thu được thông tin có giá trị và nâng cao khả năng ra quyết định. Từ đó hỗ trợ thúc đẩy doanh nghiệp phát triển.
Kết luận
Cuối cùng, Big Data vẫn đang phát triển với nhiều ứng dụng của các công nghệ dữ liệu lớn hiện có. Bên cạnh những công nghệ phổ biến đã được kể trên, AI, NoSQL hay Blockchain cũng là những cái tên hàng đầu. Việc triển khai Công nghệ Dữ liệu lớn trong kinh doanh mang lại rất nhiều lợi ích. Để tận dụng tối đa các công nghệ có sẵn trên thị trường, các doanh nghiệp cần xác định loại vấn đề mà họ đang gặp phải. Điều này sẽ giúp bạn chọn ra giải pháp tốt nhất.
