[Bách khoa Big Data] Big Data là gì? Tầm quan trọng và các trường hợp sử dụng

Bài hướng dẫn này sẽ trả lời các câu hỏi như Big Data là gì, tại sao nên hiểu về Big Data, và lý do mà hiện nay không ai có thể “trốn” khỏi Big Data.

VNPT Cloud cũng sẽ thảo luận lý do vì sao các ngành công nghiệp đang đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ này, tại sao các chuyên gia được trả lương rất cao trong lĩnh vực Big Data, tại sao ngành công nghiệp đang chuyển từ hệ thống cũ (legacy system) sang Big Data, và vì sao đây là sự thay đổi mô hình (paradigm shift) lớn nhất mà ngành CNTT từng chứng kiến.

Tại sao cần biết về Big Data?

Để trả lời cho câu hỏi “Tại sao bạn nên học Big Data?”, hãy bắt đầu với những phát ngôn từ các nhà lãnh đạo trong ngành:

Gartner – “Big Data là dầu mỏ mới.”
IDC – Thị trường Big Data sẽ tăng trưởng nhanh gấp 7 lần so với tổng thể thị trường CNTT.
IBM – “Big Data không chỉ là một công nghệ – mà là một chiến lược kinh doanh để tận dụng các nguồn lực thông tin.”
IBM – “Big Data là từ khóa (buzzword) lớn nhất, bởi vì công nghệ hiện nay cho phép phân tích toàn bộ dữ liệu sẵn có.”
McKinsey – “Sẽ thiếu hụt 1.500.000 chuyên gia Big Data vào cuối năm 2018.”

Các ngành công nghiệp ngày nay đang tìm kiếm cách thức mới và tốt hơn để giữ vững vị thế và chuẩn bị cho tương lai. Theo các chuyên gia, phân tích Big Data cung cấp cho lãnh đạo con đường để thu thập thông tin sâu (insights) và ý tưởng giúp họ luôn đi trước trong cuộc cạnh tranh khốc liệt.

“Big Data là dầu mỏ mới” – Phép ẩn dụ có ý nghĩa gì?

Khi nói “Big Data là dầu mỏ mới,” Gartner muốn nhấn mạnh rằng dữ liệu lớn đang trở thành nguồn tài nguyên chiến lược quý giá, tương tự như dầu mỏ vào thời kỳ cách mạng công nghiệp. Dữ liệu thô, giống như dầu mỏ chưa qua tinh luyện, nếu không được “tinh chế” (refine) thành những thông tin hữu ích, cũng sẽ không có giá trị. Nhưng một khi được xử lý, phân tích, dữ liệu có thể tạo ra giá trị vô cùng lớn:

“Big Data is the oil of the new economy. It has even been được World Economic Forum (Diễn đàn Kinh tế Thế giới) đưa vào năm 2011. Thực tế, Big Data giống như dầu thô: nó rất quý giá, nhưng nếu không được tinh chế thì không thể sử dụng. Phải được phân tích, “tinh chế” thì mới phát huy được giá trị.”

Thực chất, dầu mỏ từng là động lực cho cách mạng công nghiệp – cung cấp năng lượng cho nhà máy, giao thông, và sản xuất. Ngày nay, Big Data vận hành “động cơ” của nền kinh tế số: hỗ trợ ra quyết định, tối ưu quy trình, tạo ra sản phẩm mới, dự đoán xu hướng thị trường, v.v. Khi dữ liệu được thu thập, làm sạch, lưu trữ và phân tích đúng cách, nó giống như dầu đã được tinh luyện, có thể mang lại “nhiên liệu” cho đổi mới và cạnh tranh.

Bên cạnh phép ẩn dụ “Big Data là dầu mỏ mới”, một số chuyên gia cũng lưu ý rủi ro tiềm ẩn khi xử lý dữ liệu lớn, tương tự như việc xử lý dầu thô không đúng cách có thể gây ô nhiễm môi trường:

“Giống như dầu mỏ, khi dữ liệu được thu thập, xử lý và sử dụng một cách an toàn và hiệu quả, nó có thể mang lại giá trị cực kỳ lớn. Tuy nhiên, nếu dữ liệu bị xử lý sai hoặc lưu trữ không đúng cách, có thể dẫn đến hậu quả tiêu cực.” - Theo DBTA

Cập nhật thêm thông tin thị trường

Ngoài con số từ IDC về việc thị trường Big Data tăng trưởng gấp 7 lần, chúng ta có thể bổ sung một số dữ liệu thực tế nhằm minh họa xu hướng bùng nổ của dữ liệu:

Theo báo cáo “Data Age 2025” của IDC, dự đoán đến năm 2025, tổng dung lượng dữ liệu kỹ thuật số toàn cầu sẽ đạt khoảng 175 zettabyte (ZB) (≈ 175 nghìn tỷ gigabyte), tăng từ 33 ZB năm 2018.
Cũng trong báo cáo này, IDC dự báo có tới 90% dữ liệu mới được tạo ra vào năm 2025 sẽ yêu cầu mức độ bảo mật nhất định, nhưng dưới 50% sẽ được bảo mật đầy đủ.
Theo IDC, đến năm 2025, chỉ riêng các thiết bị IoT đã tạo ra khoảng 79,4 ZB dữ liệu, đặc biệt từ camera giám sát, cảm biến trong ô tô kết nối và các thiết bị thông minh v.v.
Nhu cầu nhân lực Big Data: IDC cũng dự đoán đến năm 2020, sẽ có khoảng 2,7 triệu vị trí công việc liên quan đến khoa học dữ liệu và phân tích; trong đó, 60% được doanh nghiệp sử dụng và dự đoán 83% nhà quản lý doanh nghiệp đã thực hiện dự án Big Data để tìm lợi thế cạnh tranh.

Những con số trên cho thấy, dữ liệu lớn không chỉ là xu hướng mang tính lý thuyết mà đã và đang trở thành “mỏ dầu” thực sự cho hầu hết các ngành: viễn thông, ngân hàng, bán lẻ, y tế, sản xuất, logistics, v.v. Việc thành thạo các công nghệ và phương pháp luận về Big Data sẽ giúp bạn nắm bắt cơ hội nghề nghiệp và đóng góp trực tiếp vào chiến lược phát triển của tổ chức.

Big Data Analytics là gì?

Vậy, Big Data là gì? Nhiều đơn vị xuất bản đã đưa ra định nghĩa riêng để giải thích từ khóa này.

Theo Gartner – “Big Data là tập hợp tài sản thông tin với khối lượng (volume) rất lớn, tốc độ (velocity) nhanh và đa dạng (variety) khác nhau, đòi hỏi một nền tảng (platform) đổi mới để gia tăng khả năng khai thác thông tin và hỗ trợ ra quyết định.
Theo cuốn A Revolution – “Big Data là cách giải quyết tất cả các vấn đề liên quan đến quản lý và xử lý dữ liệu mà ngành trước đây phải chung sống. Với phân tích Big Data, bạn có thể khám phá các quy luật ẩn, hiểu rõ cái nhìn 360 độ về khách hàng và nắm bắt chính xác nhu cầu của họ.”

VNPT Cloud nhận thấy rằng, với phân tích Big Data, doanh nghiệp có thể “mở khóa” các mô hình tiềm ẩn và hiểu sâu hơn về hành vi khách hàng, từ đó tối ưu hóa trải nghiệm và tăng trưởng doanh thu.

Định nghĩa chi tiết về Big Data

Nói một cách đơn giản, Big Data là dữ liệu được sinh ra với khối lượng (volume) lên đến hàng chục terabyte hoặc hơn. Dữ liệu này thay đổi rất nhanh (velocity) và tồn tại dưới nhiều dạng (variety) khác nhau: có thể là dữ liệu cấu trúc (structured), dữ liệu bán cấu trúc (semi-structured) hoặc dữ liệu phi cấu trúc (unstructured). Điều này tạo ra thách thức lớn với việc quản lý và xử lý bằng RDBMS hoặc các công nghệ truyền thống khác.

RDBMS là viết tắt của ‘Relational Database Management System’ (Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ). Đây là phần mềm dùng để quản lý và truy cập dữ liệu, trong đó dữ liệu được lưu trữ dưới dạng các bảng có mối quan hệ với nhau thông qua khóa chính và khóa ngoại. RDBMS rất hiệu quả với các tập dữ liệu có quy mô vừa phải và cấu trúc rõ ràng, nhưng khi khối lượng và độ đa dạng dữ liệu tăng lên, RDBMS sẽ gặp khó khăn về hiệu năng và khả năng mở rộng.

Theo thống kê, khoảng 80% dữ liệu hiện nay được tạo ra là dữ liệu phi cấu trúc, ví dụ như văn bản tự nhiên, hình ảnh, video, log file, dữ liệu mạng xã hội,… Những loại dữ liệu này không thể lưu trữ và xử lý hiệu quả bằng RDBMS thông thường.

“Big Data là tập hợp dữ liệu có khối lượng rất lớn (thường từ hàng chục terabyte đến petabyte, exabyte), tốc độ tạo mới nhanh và đa dạng về định dạng, đòi hỏi các công nghệ mới như Hadoop, Spark, NoSQL để lưu trữ, quản lý và phân tích.”

Lý do khó quản lý dữ liệu với công nghệ truyền thống:

Tốc độ tăng trưởng của dữ liệu: Trước đây, lượng dữ liệu sinh ra không lớn, và việc lưu trữ (archive) chỉ phục vụ cho phân tích lịch sử. Tuy nhiên, ngày nay, với hàng petabyte (PB) hoặc exabyte (EB) dữ liệu được tạo ra hàng ngày, không thể cứ “lưu trữ rồi truy xuất” theo cách truyền thống mãi được. Các nhà khoa học dữ liệu (data scientists) cần truy cập và phân tích dữ liệu liên tục để thực hiện phân tích dự đoán (predictive analysis), chứ không chỉ phân tích lịch sử.
Đa dạng định dạng: Dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) - chẳng hạn email, văn bản, hình ảnh, video, log server, dữ liệu cảm biến IoT - chiếm đến 80% tổng dữ liệu. Dữ liệu này không có cấu trúc bảng sẵn, khiến RDBMS gặp khó khăn trong lưu trữ và truy vấn.
Yêu cầu về thời gian thực: Nhiều ứng dụng cần phân tích dữ liệu theo thời gian thực (real-time) hoặc gần thời gian thực (near-real-time). Công nghệ truyền thống hiếm khi đáp ứng được yêu cầu này, đặc biệt là khi dữ liệu đến liên tục từ nhiều nguồn.
Giải pháp Big Data cung cấp các công cụ, phương pháp luận và công nghệ (như Apache Hadoop, Apache Spark, NoSQL databases, Kafka, v.v.) để thu thập, lưu trữ, tìm kiếm và phân tích dữ liệu chỉ trong vài giây, giúp doanh nghiệp tìm ra mối quan hệ và thông tin quan trọng cho mục tiêu đổi mới (innovation) và tạo lợi thế cạnh tranh (competitive gain).

Các trường hợp sử dụng Big Data

Big Data đang hiện diện trong gần như mọi lĩnh vực và ngành nghề. Dưới đây là một số ví dụ điển hình, được phân tích và diễn giải chi tiết:

Netflix là một trong những công ty tiên phong sử dụng Big Data để nâng cao trải nghiệm người dùng. Họ theo dõi hành vi xem của từng người – như thời điểm dừng video, thể loại ưa thích, tần suất sử dụng – và từ đó xây dựng hệ thống gợi ý (recommendation engine) thông minh. Nhờ đó, Netflix không chỉ tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng mà còn tạo ra doanh thu vượt trội từ các nội dung được cá nhân hóa.
Ngành bán lẻ và thương mại điện tử sử dụng Big Data để phân tích hành vi mua sắm, đánh giá hiệu quả chiến dịch quảng cáo, dự đoán xu hướng tiêu dùng và tối ưu tồn kho. Ví dụ, các nền tảng như Shopee, Lazada, Tiki đều ứng dụng hệ thống phân tích dữ liệu để xác định giờ cao điểm mua sắm, sản phẩm hot, khu vực tiềm năng và phân khúc khách hàng trung thành.
Tài chính – ngân hàng là lĩnh vực áp dụng Big Data rất mạnh mẽ. Từ phân tích hành vi chi tiêu để phát hiện gian lận giao dịch, đến mô hình chấm điểm tín dụng cá nhân (credit scoring), các ngân hàng đang thay đổi cách ra quyết định từ cảm tính sang dựa trên dữ liệu.
Y tế – chăm sóc sức khỏe cũng đang tận dụng Big Data để phân tích hồ sơ bệnh án điện tử, dự đoán dịch bệnh, hỗ trợ chẩn đoán sớm và cá nhân hóa phác đồ điều trị. Tại nhiều quốc gia, Big Data kết hợp AI giúp phát hiện sớm ung thư, theo dõi bệnh mãn tính, và hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định chính xác hơn.
Giao thông thông minh, quản lý năng lượng, phân tích dữ liệu cảm biến công nghiệp, truy vết hành vi trên mạng xã hội, quản trị doanh nghiệp theo thời gian thực… đều là những lĩnh vực đang và sẽ tiếp tục được chuyển hóa mạnh mẽ nhờ Big Data..

Công nghệ Big Data

ĐĐể hiện thực hóa khả năng lưu trữ, xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, nhiều công nghệ nền tảng đã ra đời và tạo thành một hệ sinh thái Big Data phong phú.

Apache Hadoop là cái tên đầu tiên được nhắc đến. Đây là framework mã nguồn mở giúp lưu trữ và xử lý dữ liệu phân tán theo mô hình MapReduce. Hadoop gồm 2 thành phần chính: HDFS (hệ thống tệp phân tán) và YARN (trình quản lý tài nguyên). Với khả năng mở rộng linh hoạt và xử lý song song trên hàng nghìn node, Hadoop đã trở thành xương sống của nhiều hệ thống dữ liệu lớn trong doanh nghiệp.
Sự phát triển của Apache Spark tiếp nối thành công của Hadoop, cung cấp một công cụ xử lý dữ liệu mạnh mẽ với tốc độ cao nhờ khả năng tính toán trên bộ nhớ (in-memory computing). Spark hỗ trợ nhiều module như Spark SQL, MLlib (machine learning), GraphX (phân tích đồ thị) và Spark Streaming – phù hợp cho cả xử lý batch và real-time.
Apache Kafka lại đóng vai trò như một hệ thống truyền tải dữ liệu theo thời gian thực, giúp các thành phần khác trong hệ thống có thể nhận – xử lý – phân tích dữ liệu liên tục. Kafka có khả năng xử lý hàng triệu thông điệp mỗi giây, thường được dùng để kết nối hệ thống IoT, log tracking hoặc các kiến trúc microservices.

Kết luận

Big Data không chỉ là một xu hướng công nghệ – mà là cốt lõi của cuộc cách mạng dữ liệu toàn cầu. Trong bối cảnh doanh nghiệp đang tìm kiếm mọi cơ hội để tối ưu chi phí, nâng cao hiệu quả và phát triển bền vững, thì khả năng thu thập, lưu trữ, phân tích và ra quyết định dựa trên dữ liệu đang trở thành năng lực sống còn.

VNPT Cloud tin rằng, việc đầu tư học hỏi và ứng dụng Big Data không chỉ mang lại giá trị cho doanh nghiệp, mà còn là bước tiến lớn cho bất kỳ cá nhân nào muốn phát triển sự nghiệp trong ngành công nghệ thông tin hiện đại.