Hadoop – Tổng quan về dữ liệu lớn

Big data là ngành kinh doanh lớn gần đây. Trong vài năm trở lại đây, các doanh nghiệp đã nhận ra giá trị mà việc phân tích dữ liệu mang lại và đã tham gia vào việc này. Thực tế thì ngày nay mọi thứ đều bị giám sát và đo đạc, tạo nên nhiều dòng big data, thường là nhanh chóng hơn những gì các doanh nghiệp có thể tự xử lý. Vấn đề là, theo định nghĩa thì big data là lớn, nên những chênh lệch nhỏ hay sai lầm trong thu thập dữ liệu có thể gây ra những hậu quả đáng kể, sai lệch thông tin và rút ra những kết luận không chính xác.

Đi cùng với big data là những thử thách trong việc phân tích chúng theo cách tập trung kinh doanh và cách duy nhất để đạt được điều đó là phải chắc chắn rằng các công ty phải có chiến lược quản lý dữ liệu.

Dữ liệu Lớn là gì?

Dữ liệu lớn có nghĩa là một dữ liệu lớn, đó là tập hợp các tập dữ liệu lớn không thể xử lý bằng các kỹ thuật máy tính truyền thống. Dữ liệu lớn không chỉ đơn thuần là một dữ liệu mà gồm nhiều phạm trù, kỹ thuật khác nhau.

Lợi ích của dữ liệu lớn

Dữ liệu lớn thực sự quan trọng đối với cuộc sống của chúng ta và của nó đang nổi lên như một trong những công nghệ quan trọng nhất trong thế giới hiện đại. Theo dõi chỉ là một vài lợi ích mà rất nhiều người biết đến với chúng ta: Sử dụng thông tin được lưu giữ trong mạng xã hội như Facebook, các cơ quan tiếp thị đang tìm hiểu về phản ứng của chiến dịch, quảng cáo và các phương tiện quảng cáo khác.

Sử dụng thông tin trong các phương tiện truyền thông xã hội như sở thích và nhận thức sản phẩm của người tiêu dùng, các công ty sản xuất và các tổ chức bán lẻ đang lên kế hoạch sản xuất. Sử dụng dữ liệu về lịch sử y tế của bệnh nhân, bệnh viện đang cung cấp dịch vụ tốt hơn và nhanh chóng.

Hadoop là gì?

Hadoop là một khuôn khổ mã nguồn mở cho phép lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn trong một môi trường phân tán qua các nhóm máy tính sử dụng các mô hình lập trình đơn giản. Nó được thiết kế để mở rộng từ các máy chủ đơn lẻ đến hàng ngàn máy, mỗi máy cung cấp tính toán và lưu trữ cục bộ.

Có những kỹ thuật để tối ưu hóa việc phân tích big data dựa trên framework này giúp giảm thiểu đi những “tạp âm” có thể xâm nhập vào những kho big data này. Sau đây là 5 trong số đó:

Tối ưu hóa việc thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu là bước đầu tiên trong một chuỗi sự kiện để đưa ra quyết định kinh doanh cuối cùng. Việc đảm bảo tính liên kết giữa những dữ liệu đã thu thập và những số liệu mà doanh nghiệp quan tâm tới là rất quan trọng.

Lưu trữ và quản lý dữ liệu là một bước quan trong trong việc phân tích dữ liệu. Đó là điều bắt buộc để chất lượng dữ liệu và hiệu quả phân tích sẽ được duy trì.

Loại bỏ thông tin rác

Dữ liệu bẩn là tai họa của việc phân tích big data. Dữ liệu bẩn bao gồm thông tin không chính xác, thừa hoặc thiếu về khách hàng, có thể làm hỏng thuật toán và làm cho dữ liệu sai và không đầy đủ. Ra quyết định dựa trên những dữ liệu bẩn sẽ tạo ra một viễn cảnh nhiều rắc rối.

Dữ liệu bẩn có thể ảnh hưởng đến các ngành rõ nhất như quảng cáo và quản trị kinh doanh nhưng ngành tài chính và quan hệ khách hàng cũng bị tác động xấu thông qua quyết định kinh doanh dựa trên thông tin sai lệch.

Câu trả lời cho câu hỏi về dữ liệu bẩn là sự kiểm soát tại chỗ để đảm bảo dữ liệu đi vào hệ thống thật sạch sẽ. Đặc biệt, tạo bản sao thông tin tự do, hoàn thiện và chính xác. Đó là các ứng dụng mà các doanh nghiệp chuyên về các kỹ thuật anti debugging và làm sạch dữ liệu, và các ứng dụng này cần được đầu tư cho các công ty có quan tâm đến phân tích big data. Vệ sinh dữ liệu là điều hàng đầu nhân viên tiếp thị vì knock-on effect của thông tin chất lượng kém có thể khiến các công ty trả giá đắt.

Chuẩn hóa bộ dữ liệu

Trong hầu hết các tình huống kinh doanh, dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau và trong các định dạng khác nhau. Những mâu thuẫn này có thể trở thành những kết quả phân tích sai lầm làm lệch kết luận thống kê một cách đáng kể. Để tránh sự cố này, cần phải quyết định khuôn khổ hoặc định dạng chuẩn cho dữ liệu và tuân thủ chặt chẽ nó.

Phân tích số liệu

Ngay cả dữ liệu sạch, đã được tổ chức và tích hợp cũng có thể là vấn đề cho việc phân tích.Trong trường hợp này, phân chia dữ liệu thành các nhóm sẽ rất có ích. Bằng cách này, những xu hướng trong các nhóm phụ có thể được phân tích rõ hơn và đem lại giá trị kết quả lớn hơn. Điều này đặc biệt đúng đối với các xu hướng và hành vi nhất định không liên quan đến toàn bộ các dữ liệu khác.

Chất lượng dữ liệu là cần thiết để phân tích big data. Nhiều công ty cố gắng nhảy vào với phần mềm phân tích, mà không hề nghĩ đến việc những gì đang được đưa vào hệ thống. Kết quả là các ngoại suy và diễn giải không chính xác có thể gây tốn kém và gây thiệt hại cho các công ty. Một nền tảng cơ sở dữ liệu được quản lý tốt cũng là một công cụ không thể thiếu cho các doanh nghiệp đang cố tận dụng việc phân tích big data.

Nguồn: Tutorialspoint