🐘 Big Nghĩa Là Gì

Lợi ích của Big Data là gì. Một số ứng dụng của Big Data. Ngân hàng. Y tế. E-commerce (Thương mại điện tử) Trong Thể thao. Trong việc phát triển phần mềm. Giúp quản lý được thiên tai. Trong Giáo dục. More Idioms/Phrases. beyond help beyond repair beyond the call of duty beyond the pale bide one biff/biffy Big Apple big boys big break big bucks big cheese big deal big fish in a small pond Big Foot big gun/cheese/wheel/wig big head big mouth. a big no-no có nghĩa là gì? something someone shouldn’t do. [Tin tức] Này bạn! Người học ngoại ngữ! Bạn có biết cách cải thiện kỹ năng ngôn ngữ của mình không Tất cả những gì bạn cần làm là nhờ người bản ngữ sửa bài viết của mình! Với HiNative, bạn có thể nhờ Đồng nghĩa là gì? Trong tiếng Việt, từ đồng nghĩa là những từ có nghĩa giống nhau hoặc gần giống nhau. Những từ chỉ có nghĩa kết cấu nhưng không có nghĩa sở chỉ và sở biểu như bù và nhìn trong bù nhìn thì không có hiện tượng đồng nghĩa. Dưới đây là khái niệm, định nghĩa và giải thích cách dùng từ big brother trong tiếng Anh. Sau khi đọc xong nội dung này chắc chắn bạn sẽ biết từ big brother tiếng Anh nghĩa là gì. big brother. * danh từ. - kẻ độc tài nhưng vẫn ra vẻ tử tế. Big Data (dữ liệu lớn) là tập hợp các tệp dữ liệu với dung lượng khổng lồ với kích thước vượt xa khả năng của các công cụ xử lý, phân tích, thu thập và quản lý dữ liệu truyền thống. Advertisement. Big Data luôn liên tục được cập nhật thay đổi. Nhờ sự phát big juicy horse cock có nghĩa là. Một con gà con lớn và thay vào đó Juicy.. Thí dụ Sau khi tạo ra tình yêu ngọt ngào với Jim, Sarah đã mô tả Wang của mình trông giống như một con cặc ngựa lớn.Cho dù đây là một lời khen hay không là tranh luận. be big on something ý nghĩa, định nghĩa, be big on something là gì: 1. to like something very much: 2. to like something very much: . Tìm hiểu thêm. annnd là gì - Nghĩa của từ annnd. annnd có nghĩa làSau No Nut Tháng 11 Dump (Annnd) là khi bạn đổ tất cả Nut bạn đang giữ sau khi không có nut tháng 11 kết thúc.Ví dụGuy1: Này bạn đang đi đâu để 7FXoRrB. Phân tích nhiều dữ liệu chỉ là một phần của việc khiến phân tích big data khác với việc phân tích dữ liệu trước đây. Hãy cùng tìm hiểu các khía cạnh khác. Có data, và sau đó có big data. Vậy, sự khác biệt là gì? Big Data là các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp. Độ lớn đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không có khả năng thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý. Việc làm Data Analytics lương cao cho bạn Những tập dữ liệu lớn này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập có thể được khai thác để tìm hiểu insights. Bao nhiêu dữ liệu để đủ gọi là “big” vẫn còn được tranh luận, nhưng nó có thể là các bội số của petabyte – và các dự án lớn nhất với phạm vi exabytes. Các ứng dụng đang sử dụng Big data Big data và phân tích có thể được áp dụng trong nhiều vấn đề kinh doanh và nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Dữ liệu lớn Big Data trên thực tế đang được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, tạo những chuyển biến ấn tượng, giúp tăng hiệu quả và năng suất của doanh nghiệp. 1. Ngành Ngân hàng Trong hệ thống ngân hàng, Big Data đã và đang được ứng dụng hiệu quả thể hiện vai trò quan trọng của mình trong mọi hoạt động của ngân hàng từ thu tiền mặt đến quản lý tài chính. Ngân hàng ứng dụng Big Data như thế nào Sử dụng các kỹ thuật phân cụm giúp đưa ra quyết định quan trọng. Hệ thống phân tích có thể xác định các địa điểm chi nhánh nơi tập trung nhiều nhu cầu của khách hàng tiềm năng, để đề xuất lập chi nhánh mới. Kết hợp nhiều quy tắc được áp dụng trong các lĩnh vực ngân hàng để dự đoán lượng tiền mặt cần thiết sẵn sàng cung ứng ở một chi nhánh tại thời điểm cụ thể hàng năm. Khoa học dữ liệu hiện đang là nền tảng của hệ thống ngân hàng kĩ thuật số. Machine learning và AI đang được nhiều ngân hàng sử dụng để phát hiện các hoạt động gian lận và báo cáo cho các chuyên viên liên quan. Khoa học dữ liệu hỗ trợ xử lý, lưu trữ và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ các hoạt động hàng ngày và giúp đảm bảo an ninh cho ngân hàng. Các ngân hàng nổi bật tuyển dụng ACB, VP Bank tuyển dụng, MSB tuyển dụng 2. Ngành y tế Khoa học dữ liệu đang dần khẳng định vai trò khá quan trọng trong việc cải thiện sức khỏe con người ngày nay. Big Data không chỉ được ứng dụng để xác định phương hướng điều trị mà giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe. Big Data từ lúc được ứng dụng vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, đã tạo nên nhiều tác động lớn trong việc giảm lãng phí tiền bạc và thời gian. Ở một số quốc gia, chính phủ đã tài trợ các dự án ứng dụng Big Data để phát triển cơ sở hạ tầng mới và các dịch vụ y tế khẩn cấp. Ngành y tế ứng dụng Big Data Cho phép người quản lý ca dự đoán các bác sĩ cần thiết vào những thời điểm cụ thể Theo dõi tình trạng bệnh nhân bằng để theo dõi hồ sơ sức khỏe điện tử. Sử dụng các thiết bị kỹ thuật số có thể đeo, hệ thống Big Data có thể theo dõi bệnh nhân và gửi báo cáo cho các bác sĩ liên quan. Big Data có thể đánh giá các triệu chứng và xác định nhiều bệnh ở giai đoạn đầu. Có thể lưu giữ các hồ sơ nhạy cảm được bảo mật và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả. Các ứng dụng Big Data cũng có thể báo trước khu vực có nguy cơ bùng phát dịch như sốt xuất huyết hoặc sốt rét. 3. Thương mại điện tử Thương mại điện tử không chỉ tận hưởng những lợi ích của việc điều hành trực tuyến mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức để đạt được các mục tiêu kinh doanh. Lý do là bởi các doanh nghiệp dù là nhỏ hay lớn, khi đã tham gia vào thị trường này đều cần đầu tư mạnh để cải tiến công nghệ. Big Data có thể tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp bằng cách cung cấp thông tin chuyên sâu và các bản báo cáo phân tích xu hướng tiêu dùng. Thương mại điện tử ứng dụng Big Data Có thể thu thập dữ liệu và yêu cầu của khách hàng ngay cả trước khi khách thực sự bắt đầu giao dịch. Tạo ra một mô hình tiếp thị hiệu suất cao. Nhà quản lý trang thương mại điện tử có thể xác định các sản phẩm được xem nhiều nhất và tối ưu thời gian hiển thị của các trang sản phẩm này. Đánh giá hành vi của khách hàng và đề xuất các sản phẩm tương tự. Điều này làm tăng khả năng bán hàng, từ đó tạo ra doanh thu cao hơn. Nếu bất kỳ sản phẩm nào được thêm vào giỏ hàng nhưng cuối cùng không được khách hàng mua, Big Data có thể tự động gửi code khuyến mại cho khách hàng cụ thể đó. Các ứng dụng Big Data còn có thể tạo một báo cáo tùy chỉnh theo các tiêu chí độ tuổi, giới tính, địa điểm của khách truy cập, Xác định các yêu cầu của khách hàng, những gì họ muốn và tập trung vào việc cung cấp dịch vụ tốt nhất để thực hiện nhu cầu của họ. Phân tích hành vi, sự quan tâm của khách hàng và theo xu hướng của họ để tạo ra các sản phẩm hướng đến khách hàng. Cung cấp các sản phẩm tốt hơn với chi phí thấp hơn. Có thể thu thập nhiều dữ liệu về hành vi khách hàng để thiết kế mô hình tiếp thị tối ưu dành được tùy biến theo đối tượng hoặc nhóm đối tượng, tăng khả năng bán hàng. Tìm ra sự tương đồng giữa khách hàng và nhu cầu của họ. Từ đó, việc nhắm mục tiêu các chiến dịch quảng cáo có thể được tiến hành dễ dàng hơn dựa trên những phân tích đã có trước đó. Công ty thương mại điện từ nổi bật fpt shop tuyển dụng it, juno tuyển dụng,…. 4. Ngành bán lẻ Big Data mang lại cơ hội cho lĩnh vực bán lẻ bằng cách phân tích thị trường cạnh tranh và sự quan tâm của khách hàng. Nó giúp xác định hành trình trải nghiệm, xu hướng mua sắm và sự hài lòng của khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu đa dạng. Từ những dữ liệu thu thập được có thể cải thiện hiệu suất và hiệu quả bán hàng. Ngành bán lẻ ứng dụng Big Data Big data giúp nhà quản lý xây dựng mô hình chi tiêu của từng khách hàng. Với sự trợ giúp của các phân tích dự đoán, ngành công nghiệp có thể so sánh tỷ lệ cung – cầu và có thể tránh tiếp tục tung ra thị trường các sản phẩm không được hầu hết khách hàng đón nhận. Ngành bán lẻ có thể xác định vị trí bố trí sản phẩm trên kệ hàng tùy thuộc vào thói quen mua hàng và nhu cầu của khách hàng và đưa ra các chiến lược kinh doanh mới để cải thiện. Kết hợp phân tích cùng lúc các dữ liệu về thời điểm, dữ liệu giao dịch, dữ liệu truyền thông xã hội, dự báo thời tiết để xác định chính xác nhất sản phẩm phù hợp để luôn sẵn sàng cung ứng cho khách hàng. 5. Digital Marketing Digital Marketing là chìa khóa để cánh cửa thành công cho bất kỳ doanh nghiệp nào. Giờ đây, không chỉ các công ty lớn có thể điều hành các hoạt động quảng cáo tiếp thị mà cả các doanh nhân nhỏ cũng có thể chạy các chiến dịch quảng cáo thành công trên các nền tảng truyền thông xã hội và quảng bá sản phẩm của họ. Big Data đã tiếp sức cho Digital Marketing phát triển thực sự mạnh mẽ, và nó đã trở thành một phần không thể thiếu của bất kỳ doanh nghiệp nào. Digital Marketing ứng dụng Big Data Phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh và đánh giá mục tiêu kinh doanh. Điều này giúp cho doanh nghiệp xác định rõ hơn, đâu là cơ hội tốt để tiếp tục tiến hành các kế hoạch kinh doanh tiếp theo. Có thể xác định người dùng trên các phương tiện truyền thông xã hội và nhắm mục tiêu cho họ dựa trên nhân khẩu học, giới tính, thu nhập, tuổi tác và sở thích. Tạo báo cáo sau mỗi chiến dịch quảng cáo bao gồm hiệu suất, sự tham gia của khán giả và những gì có thể được thực hiện để tạo kết quả tốt hơn. Khoa học dữ liệu được sử dụng cho các khách hàng nhắm mục tiêu và nuôi dưỡng chu trình khách hàng. Tập trung vào các chủ đề được tìm kiếm cao và tư vấn cho các chủ doanh nghiệp thực hiện chúng trên chiến lược nội dung để xếp hạng trang web doanh nghiệp trên cao hơn trên google SEO. Có thể tạo đối tượng tương tự bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu đối tượng hiện có để nhắm mục tiêu các khách hàng tương tự và kiếm được lợi nhuận. Còn rất nhiều ngành đang áp dụng rất mạnh mẽ Bigdata như nông nghiệp, giáo dục…cho phép chúng ta có insight ngày càng tốt để ra quyết định nhanh chóng và chính xác. 6. Ngăn chặn nội dung đen Ví dụ cụ thể như là Extension Chrome, Firefox, Safari… Có nhiều addon phục vụ cho việc content filtering miễn phí sử dụng Bigdata để thu thập và dự đoán xem nội dung đó có phù hợp không. Ví dụ chức năng Ad Block nhanh chóng block các banner, pop ups, video ads gây phiền nhiễu một lần và mãi mãi. Sau đó nó lập tức thu thập và gửi về server blacklist những yếu tố này. Data càng nhiều thì tỷ lệ nhận diện và block ngày càng chính xác. Đặc trưng của Big Data Big data thường đặc trưng với ba V Volume Khối lượng dữ liệu Variety Nhiều loại dữ liệu đa dạng Velocity Vận tốc mà dữ liệu cần phải được xử lý và phân tích Dữ liệu tạo thành các kho dữ liệu lớn có thể đến từ các nguồn bao gồm các trang web, mạng xã hội, ứng dụng dành cho máy tính để bàn và ứng dụng trên thiết bị di động, các thí nghiệm khoa học, và các thiết bị cảm biến ngày càng tăng và các thiết bị khác trong internet IoT. Khái niệm big data đi kèm với các thành phần có liên quan cho phép các tổ chức đưa dữ liệu vào sử dụng thực tế và giải quyết một số vấn đề kinh doanh. Bao gồm Cơ sở hạ tầng IT cần thiết để hỗ trợ big data. Các phân tích áp dụng với dữ liệu. Công nghệ cần thiết cho các dự án big data các bộ kĩ năng liên quan. Và các trường hợp thực tế có ý nghĩa đối với big data. Big data và analytics Điều thực sự mang lại giá trị từ các tổ chức dữ liệu lớn là phân tích dữ liệu. Nếu không có phân tích, nó chỉ là một tập dữ liệu với việc sử dụng hạn chế trong kinh doanh. Bằng cách phân tích dữ liệu lớn, các công ty có thể có những lợi ích như tăng doanh thu, dịch vụ khách hàng được cải thiện, hiệu quả cao hơn và tăng khả năng cạnh tranh. Phân tích dữ liệu liên quan đến việc kiểm tra bộ dữ liệu để thu thập thông tin chi tiết hoặc rút ra kết luận về những gì chúng chứa, chẳng hạn như các xu hướng và dự đoán về hoạt động trong tương lai. Bằng cách phân tích dữ liệu, các tổ chức có thể đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn như khi nào và ở đâu nên chạy chiến dịch tiếp thị hoặc giới thiệu một sản phẩm hoặc dịch vụ mới. Sự phân tích có thể tham khảo các ứng dụng kinh doanh thông minh hay tiên tiến hơn. Phép phân tích dự đoán như ứng dụng được các tổ chức khoa học sử dụng. Loại phân tích dữ liệu cao cấp nhất là data mining, nơi các nhà phân tích đánh giá các bộ dữ liệu lớn để xác định mối quan hệ, mô hình và xu hướng. Phân tích dữ liệu có thể bao gồm phân tích dữ liệu thăm dò để xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu và phân tích dữ liệu xác nhận áp dụng các kĩ thuật thống kê để tìm ra giả thiết về một bộ dữ liệu có đúng hay không. Một mảng khác là phân tích dữ liệu định lượng hoặc phân tích dữ liệu số có các biến có thể so sánh theo thống kê so với phân tích dữ liệu định tính tập trung vào các dữ liệu không phải là dữ liệu cá nhân như video, hình ảnh và văn bản. Cơ sở hạ tầng IT để hỗ trợ big data Đối với khái niệm big data để làm việc, các tổ chức cần phải có cơ sở hạ tầng để thu thập và chứa dữ liệu, cung cấp quyền truy cập và đảm bảo thông tin trong khi lưu trữ và chuyển tiếp. Ở cấp độ cao, bao gồm hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế cho big data, phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, thông tin kinh doanh và phần mềm phân tích dữ liệu, và các ứng dụng big data. Phần lớn các cơ sở hạ tầng này sẽ tập trung một chỗ, vì các công ty muốn tiếp tục tận dụng các khoản đầu tư vào trung tâm dữ liệu của mình. Nhưng ngày càng có nhiều tổ chức dựa vào các dịch vụ điện toán đám mây để xử lý nhiều yêu cầu big data của họ. Thu thập dữ liệu đòi hỏi phải có nguồn. Rất nhiều trong số những ứng dụng sau đây, như các ứng dụng web, các kênh truyền thông xã hội, ứng dụng di động và lưu trữ email đã được cài sẵn. Nhưng khi IoT trở nên phổ biến hơn, các công ty có thể cần phải triển khai cảm biến trên tất cả các loại thiết bị, phương tiện và sản phẩm để thu thập dữ liệu, cũng như các ứng dụng mới tạo ra dữ liệu người dùng. Phân tích dữ liệu theo định hướng IoT có các kỹ thuật và công cụ chuyên biệt của nó. Để lưu trữ tất cả các dữ liệu đến, các tổ chức cần phải có đủ dung lượng lưu trữ tại chỗ. Các tùy chọn lưu trữ bao gồm kho dữ liệu truyền thống, data lakes và lưu trữ trên đám mây. Các công cụ cơ sở hạ tầng bảo mật có thể bao gồm việc mã hóa dữ liệu, xác thực người dùng và các điều khiển truy cập khác, hệ thống giám sát, tường lửa, quản lý di động của doanh nghiệp và các sản phẩm khác để bảo vệ hệ thống và dữ liệu. Các công nghệ đặc biệt dành cho Big data Ngoài cơ sở hạ tầng IT được sử dụng cho dữ liệu nói chung, có một số công nghệ cụ thể dành cho big data mà cơ sở hạ tầng IT của bạn nên hỗ trợ. Hệ sinh thái Hadoop Hadoop là một trong những công nghệ liên quan chặt chẽ nhất với big data. Dự án Apache Hadoop phát triển phần mềm mã nguồn mở cho máy tính có khả năng mở rộng và phân tán. Thư viện phần mềm Hadoop là một khuôn mẫu cho phép xử lý phân tán các bộ dữ liệu lớn trên các nhóm máy tính sử dụng các mô hình lập trình đơn giản. Nó được thiết kế để mở rộng từ một máy chủ duy nhất sang hàng ngàn máy khác, mỗi máy cung cấp tính toán và lưu trữ cục bộ. Dự án bao gồm rất nhiều phần Hadoop Common, các tiện ích phổ biến hỗ trợ các phần Hadoop khác Hadoop Distributed File System, cung cấp khả năng truy cập dữ liệu ứng dụng cao Hadoop YARN, một khuôn mẫu cho kế hoạch làm việc và quản lý tài nguyên cụm Hadoop MapReduce, một hệ thống dựa trên YARN để xử lý song song bộ dữ liệu lớn. Apache Spark Một phần của hệ sinh thái Hadoop, Apache Spark là một khuôn mẫu tính toán cụm nguồn mở được sử dụng làm công cụ xử lý big data trong Hadoop. Spark đã trở thành một trong những khuôn mẫu xử lý big data quan trọng, và có thể được triển khai theo nhiều cách khác nhau. Nó cung cấp các phương thức hỗ trợ đối với Java, Scala, Python đặc biệt là Anaconda Python distro , và ngôn ngữ lập trình R R đặc biệt phù hợp với big data và hỗ trợ SQL, streaming data, machine learning và xử lý đồ thị. Data lakes Data lakes là các kho lưu trữ chứa khối lượng dữ liệu thô rất lớn ở định dạng gốc của nó cho đến khi những người dùng doanh nghiệp cần dữ liệu. Các yếu tố giúp tăng trưởng data lakes là những phong trào kỹ thuật số và sự phát triển của IoT. Các data lakes được thiết kế để giúp người dùng dễ dàng truy cập vào một lượng lớn dữ liệu khi có nhu cầu. NoSQL Databases Các cơ sở dữ liệu SQL thông thường được thiết kế cho các transaction đáng tin cậy và các truy vấn ngẫu nhiên. Nhưng chúng có những hạn chế như giản đồ cứng nhắc làm cho chúng không phù hợp với một số loại ứng dụng. Cơ sở dữ liệu NoSQL nêu ra những hạn chế, và lưu trữ và quản lý dữ liệu theo những cách cho phép tốc độ hoạt động cao và sự linh hoạt tuyệt vời. Nhiều cơ sở dữ liệu đã được phát triển bởi các công ty để tìm cách tốt hơn để lưu trữ nội dung hoặc xử lý dữ liệu cho các trang web lớn. Không giống như các cơ sở dữ liệu SQL, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL có thể được mở rộng theo chiều ngang trên hàng trăm hoặc hàng ngàn máy chủ. In-memory databases Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ IMDB là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu chủ yếu dựa vào bộ nhớ chính Ram, thay vì HDD, để lưu trữ dữ liệu. Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ nhanh hơn các cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa trong đĩa, một điểm quan trọng để sử dụng phân tích big data và tạo ra các kho dữ liệu và các siêu dữ liệu. Đọc thêm Redis là gì? Các kĩ năng Big data Big data và các nỗ lực phân tích big data yêu cầu kĩ năng cụ thể, dù là từ bên trong tổ chức hay thông qua các chuyên gia bên ngoài. Nhiều kĩ năng có liên quan đến các thành phần công nghệ dữ liệu quan trọng như Hadoop, Spark, NoSQL, cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ và phần mềm phân tích. Các lĩnh vực khác cụ thể là về các nguyên tắc như khoa học dữ liệu, khai thác dữ liệu, phân tích thống kê và định lượng, hình dung dữ liệu, lập trình mục đích chung, và cấu trúc dữ liệu và các thuật toán. Ngoài ra cũng cần có những người có kĩ năng quản lý tổng thể để quản lý tiến độ của các dự án big data. Với độ phổ biến của các dự án phân tích dữ liệu và sự thiếu hụt nhân lực về các kĩ năng trên, việc tìm kiếm các chuyên gia có kinh nghiệm có thể là một trong những thách thức lớn nhất đối với các tổ chức. Có thể bạn muốn xem những kiến thức xoay quanh Big Data Hadoop là gì? Kiến trúc của Hadoop Chuyện nghề Data Scientist là gì? Và hành trình để trở thành Data Scientist Hệ điều hành máy tính hoạt động như thế nào ? phần 1 Redis và những ứng dụng của Redis Ngày đăng 06/11/2022 Không có phản hồi Ngày cập nhật 09/02/2023 Thời đại công nghệ số ngày càng phát triển, dữ liệu thông tin ngày càng nhiều và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Chính vì lẽ đó, thuật ngữ big data được ra đời. Vậy bạn đã thực sự hiểu rõ về big data chưa? Các ứng dụng của big data như thế nào? Big data có thể giúp ích gì cho công việc của bạn? Glints mong bạn sẽ tìm được câu trả lời trong bài viết dưới đây. Big data là gì?Ba đặc trưng của Big dataDung lượngTốc độ xử lýTính đa dạngCách thức hoạt động của Big data 1. Tích hợp2. Quản lý3. Phân tích7 lĩnh vực ứng dụng của Big dataGiáo dụcNgành bán lẻChăm sóc sức khỏeTruyền thông và giải tríNgành ngân hàng và bảo mậtGiao thông vận tảiBảo hiểmThách thức khi sử dụng Big dataTác Giả Glints Writers Big data là gì? Vậy chính xác big data là gì? Big data Dữ liệu lớn được định nghĩa là dữ liệu đa dạng hơn, đạt tốc độ nhanh hơn và có khối lượng lớn hơn. Big data, đặc biệt là từ các nguồn dữ liệu mới, chỉ đơn giản là một thuật ngữ để chỉ các bộ cơ sở dữ liệu lớn hơn, phức tạp hơn. Những tập dữ liệu này lớn đến nỗi chúng không thể được xử lý bằng phần mềm xử lý dữ liệu thông thường. Tuy nhiên, những lượng dữ liệu khổng lồ này có thể được tận dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh mà trước đây không thể giải quyết được. Ba đặc trưng của Big data Big data có những đặc trưng nổi bật như sau Dung lượng Dung lượng dữ liệu rất quan trọng. Bạn sẽ cần xử lý một lượng lớn dữ liệu không có cấu trúc, mật độ thấp khi làm việc với big data. Đây có thể là dữ liệu không được đánh giá cao từ các nguồn như nguồn cấp dữ liệu Twitter, ví dụ như dòng nhấp chuột từ các trang web hoặc ứng dụng dành cho thiết bị di động hoặc phần cứng hỗ trợ cảm biến. Lượng dữ liệu này có thể lên tới hàng chục gigabyte đối với một số tập đoàn, thậm chí có thể lên tới vài trăm petabyte. Tốc độ xử lý Vận tốc ở đây được đề cập đến tốc độ dữ liệu được nhận và có thể được xử lý. Ngược lại với việc được ghi vào đĩa, tốc độ cao nhất của dữ liệu thường truyền thẳng vào bộ nhớ. Một số sản phẩm thông minh hỗ trợ internet hoạt động trong thời gian thực hoặc gần như thời gian thực, đòi hỏi phân tích và ra quyết định theo thời gian thực, tức thì nhanh chóng. Tốc độ xử lý của big data rất nhanh Tính đa dạng Sự đa dạng ám chỉ nhiều loại dữ liệu có thể truy cập được. Trong cơ sở dữ liệu quan hệ, các kiểu dữ liệu truyền thống được sắp xếp và dễ dàng phù hợp. Dữ liệu hiện có ở các định dạng dữ liệu phi cấu trúc mới nhờ vào sự phát triển của big data. Văn bản, âm thanh và video là những ví dụ về các loại dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc yêu cầu xử lý trước thêm để tạo ra ý nghĩa và kích hoạt siêu dữ liệu. Cách thức hoạt động của Big data Bạn có thể có được những hiểu biết mới từ Big data dẫn đến các cơ hội và chiến lược kinh doanh mới. Ba bước quan trọng bạn cần biết để bắt đầu 1. Tích hợp Big data tập hợp dữ liệu từ nhiều ứng dụng, công cụ, các nguồn khác nhau. Các cơ chế tích hợp dữ liệu truyền thống, chẳng hạn như trích xuất, biến đổi và tải ETL thường không phù hợp với nhiệm vụ. Nó cần có công nghệ mới và chiến lược để phân tích các tập cơ sở dữ liệu big data ở quy mô khổng lồ terabyte, thậm chí petabyte. Trong quá trình tích hợp, các nhà phân tích kinh doanh cần bạn xử lý đảm bảo dữ liệu được định dạng và có sẵn để họ có thể bắt đầu xử lý và đưa ra những kết luận cần thiết từ dữ liệu đó. 2. Quản lý Dữ liệu lớn yêu cầu kho lưu trữ lớn. Nguồn lưu trữ dữ liệu mà bạn có thể sử dụng đó là lưu trữ trên cloud đám mây điện tử, lưu trữ tại chỗ hoặc có thể cả hai. Bất kể hình thức nào, bạn đều có thể lưu trữ dữ liệu của mình. Bạn chỉ cần đưa yêu cầu xử lý và các công cụ đó sẽ xử lý các dữ liệu theo yêu cầu. 3. Phân tích Khoản đầu tư của bạn vào big data sẽ được hồi đáp nếu bạn thực hiện phân tích và hành động dựa trên dữ liệu của mình. Hành vi này giúp bạn có góc nhìn rõ ràng với phân tích trực quan về các tập dữ liệu của bạn. Khám phá thêm dữ liệu để tạo nên những khám phá mới mẻ. Chia sẻ những phát hiện của bạn với những người khác. Xây dựng mô hình dữ liệu bằng máy tính và AI trí tuệ nhân tạo. Đưa dữ liệu của bạn vào hoạt động. Đọc thêm Database Là Gì? Phân Loại Và Tìm Hiểu Chức Năng Của Database 7 lĩnh vực ứng dụng của Big data Giáo dục Từ quan điểm kỹ thuật, một thách thức đáng kể trong ngành giáo dục là kết hợp big data từ các nguồn và nhà cung cấp khác nhau và sử dụng dữ liệu đó trên các nền tảng không được thiết kế cho các dữ liệu khác nhau. Với góc nhìn thực tế, nhân viên và các tổ chức phải học các công cụ phân tích và quản lý dữ liệu mới. Ngoài ra việc xử lý các dữ liệu liên quan đến bảo mật, thông tin giảng viên, học viên, các dữ liệu thông tin việc học, tài liệu nghiên cứu… tất cả cần xử lý nhanh gọn. Big data được sử dụng khá nhiều trong giáo dục đại học. Ví dụ Trường đại học Kinh tế Quốc dân với gần 30000 sinh viên, học viên các ngành đã triển khai Hệ thống Quản lý và Học tập nhằm theo dõi thời gian sinh viên sử dụng các trang trong hệ thống, hay tổng kết tiến trình, kết quả học tập của sinh viên v,v. Một ví dụ khác của việc sử dụng big data trong giáo dục, dữ liệu này cũng được sử dụng để đo lường hiệu quả của giáo viên nhằm đảm bảo chất lượng giảng dạy của giáo viên và chất lượng học, trải nghiệm kiến thức của học sinh. Hiệu suất của giáo viên sẽ được đo lường dựa trên nhân khẩu học, hành vi, nhu cầu học tập của học sinh, đo lường bởi số lượng học sinh trong lớp v,v. Ngành bán lẻ Một khối lượng dữ liệu khổng lồ trong ngành bán lẻ cần xử lý, những dữ liệu này được thu thập từ máy POS, các con số đến từ dữ liệu nhân khẩu học, hành vi khách hàng, được các công ty bán lẻ thu thập để đưa ra các chiến lược phát hành sản phẩm, thực hiện trade marketing,v,v. Sự cần thiết của ngành bán lẻ trong việc sử dụng big data để phân tích và các mục đích sử dụng khác, bao gồm Tối ưu hoá nhân sự Giảm gian lận Phân tích kịp thời hàng tồn kho Sử dụng big data trong việc phân tích hành vi người tiêu dùng giúp đưa ra các chiến lược về sản phẩm, marketing phù hợp. Chăm sóc sức khỏe Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có quyền truy cập vào lượng dữ liệu khổng lồ nhưng đã bị cản trở bởi những thất bại trong việc sử dụng dữ liệu để hạn chế chi phí chăm sóc sức khỏe tăng cao và bởi các hệ thống kém hiệu quả làm kìm hãm các lợi ích chăm sóc sức khỏe nhanh hơn và tốt hơn trên toàn diện. Điều này chủ yếu là do dữ liệu điện tử không có sẵn, không đủ hoặc không sử dụng được. Ngoài ra, cơ sở dữ liệu chăm sóc sức khỏe lưu giữ thông tin liên quan đến sức khỏe đã gây khó khăn cho việc liên kết dữ liệu có thể hiển thị các mẫu hữu ích trong lĩnh vực y tế. Hiện nay, ở Việt Nam, ngành y tế đang sử dụng dữ liệu được thu thập từ một ứng dụng điện thoại di động về thông tin những bệnh nhân bị covid để quản lý, đưa thông tin kịp thời cho người bệnh. Hay một số bệnh viện sử dụng big data thu thập dữ liệu thông tin người khám bệnh, đặt lịch hẹn với bác sĩ cũng từ ứng dụng điện thoại. Big data được ứng dụng trong chăm sóc sức khoẻ Truyền thông và giải trí Với sự phát triển của các phương tiện truyền thông ở các định dạng, thiết bị khác nhau, Big data góp phần rất lớn trong ngành truyền thông và giải trí Hỗ trợ thu thập, phân tích các dữ liệu đến từ người dùng, công chúng Xây dựng, định hướng, phát triển chiến lược từ phân tích dữ liệu trong big data Đo lường hiệu suất thực thi, kết quả các chiến dịch. Ngành ngân hàng và bảo mật Big data giúp ngành ngân hàng quản lý được lượng thông tin khổng lồ liên quan đến người dùng, chứng từ, các sản phẩm tài chính,v,v. Để từ đó, sẽ giúp Bảo mật thông tin, dữ liệu Xử lý các yêu cầu của người dùng một cách dễ dàng Giảm gian lận Giảm nguy cơ các phát triển các tội phạm kinh tế Giao thông vận tải Một số ứng dụng big data cho ngành giao thông vận tải có thể kể đến Công ty xe buýt Việt Nam kiểm soát tuyến đường xe buýt, từ đó cung cấp thông tin cho người dùng có thể bắt xe buýt đúng điểm và thời gian Các công ty tư nhân sử dụng big data để quản lý tài sản, kiểm tra, cải tiến công cụ, tối ưu hoá quy trình vận Việc sử dụng big data cho cá nhân được ứng dụng bao gồm lập kế hoạch lộ trình, sắp xếp phương tiện đi lại, địa điểm di chuyển đến trong du lịch v,v. Đọc thêm Machine Learning Là Gì? Ứng Dụng Của Machine Learning Bảo hiểm Big data đã được sử dụng trong ngành để cung cấp thông tin chi tiết về khách hàng về các sản phẩm minh bạch và đơn giản hơn, bằng cách phân tích và dự đoán hành vi của khách hàng thông qua dữ liệu thu được từ mạng xã hội, thiết bị hỗ trợ GPS và cảnh quay CCTV. Big data cũng cho phép duy trì khách hàng tốt hơn từ các công ty bảo hiểm. Khi nói đến quản lý xác nhận quyền sở hữu, phân tích dự đoán từ big data đã được sử dụng để cung cấp dịch vụ nhanh hơn vì một lượng lớn dữ liệu có thể được phân tích chủ yếu trong giai đoạn bảo lãnh phát hành. Phát hiện gian lận cũng đã được tăng cường. Thông qua dữ liệu khổng lồ từ các kênh kỹ thuật số và phương tiện truyền thông xã hội, theo dõi thời gian thực các xác nhận quyền sở hữu trong suốt chu kỳ xác nhận quyền sở hữu đã được sử dụng để cung cấp thông tin chi tiết. Thách thức khi sử dụng Big data Mặc dù big data có rất nhiều hứa hẹn, nhưng không phải là không có những thách thức của nó. Đầu tiên, dữ liệu lớn là nó rất lớn. Mặc dù các công nghệ mới đã được phát triển để lưu trữ dữ liệu, nhưng dung lượng dữ liệu đang tăng gấp đôi sau mỗi hai năm. Các tổ chức vẫn phải tìm rất nhiều cách để lưu trữ dữ liệu của họ hiệu quả. Thách thức thứ 2 được kể đến đó là làm sao để xử lý dữ liệu hiện có một cách có hiệu quả, đem lại giá trị cho doanh nghiệp. Cuối cùng, công nghệ big data ngày càng thay đổi với tốc độ chóng mặt. Làm sao để tiếp cận và theo kịp nó là một thách thức không ngừng. Kết luận Big data đem lại cho con người rất nhiều ứng dụng giúp cuộc sống phát triển hơn. Tuy vậy, vẫn sẽ có rất nhiều thách thức nếu con người không thể làm chủ được nó. Do đó việc hiểu rõ big data là gì là bước đầu để ta có thể tiếp cận công nghệ này dễ dàng hơn. Glints mong rằng bạn đã có câu trả lời cho riêng mình từ bài viết trên. Tác Giả Dưới đây là một số câu ví dụ có thể có liên quan đến "big time"The big timeĐỉnh cao của sự thành đạtmess up big timemắc sai lầm nghiêm trọngHe reached the big ta đã đạt đến đỉnh cao của sự thành time they've messed up big time!Lần này họ làm lộn xộn mọi việc quá trớn!He seems to hit the big ta dường như đang gặp vận article mentioned his big báo nói về đỉnh cao thành đạt của time they 've messed up big time!Lần này họ làm lộn xộn mọi việc quá trớn!He had finally made it to the big cùng anh ấy cũng đưa nó lên đỉnh cao của sự thành đạt."Did you have problems with them?" "Yeah, big time.""Bạn có vấn đề gì với họ không?""Ừ, nghiêm trọng lắm ".He is a B. T. O. Big time operatorAnh ta là một tay lãng phí thời gian."Did you have problems with them?""Yeah, big time.""Bạn có vấn đề gì với họ không?" "Ừ, nghiêm trọng lắm".I owe you big time, you save my chịu ơn cô đã cứu cuộc đời was a singer who hit the big time became very successful in ấy là một ca sĩ gặp vận may trở nên rất thành công vào năm sure know how to mess up a party thật sự biết cách làm hỏng bữa tiệc thành công field violates rule 1, big time it contains all the elements of a standard này vi phạm quy tắc 1, lỗi to nó chứa hết mọi yếu tố của một địa chỉ political figures mess up big time like this, they always make the same các nhân vật chính trị mắc sai lầm nghiêm trọng như thế này, họ luôn có lời xin lỗi giống you like it or not, clothing, letterheads, hairstyles, business cards, office space, and conversational style are noticed - big bạn thích hay không, thì cách ăn mặc, giấy viết thư, kiểu tóc, danh thiếp, văn phòng làm việc, phong cách giao tiếp đều được để ý – rất is into the big time now ; her latest album has been a great success in the đang gặp thời vận tốt, giờ đây album nhạc mới nhất của cô đã thành công lớn tại is into the big time now; her latest album has been a great success in the đang gặp thời vận tốt, giờ đây album nhạc mới nhất của cô đã thành công lớn tại used to work in a supermarket. Then she hit the big time and she got a job as the star actress in a trước đây đã làm việc cho một siêu thị. Bỗng cô ấy trở nên rất thành công và là nữ minh tinh màn bạn trong một bộ phim.

big nghĩa là gì